基于改进IAVOA-BP算法的GFRP布加固角钢极限承载力预测模型研究

作     者：王彦海 李书炀 邓德慧 李梦源 尹恒伟 Wang Yanhai;Li Shuyang;Deng Dehui;Li Mengyuan;Yin Hengwei

作者机构：三峡大学电气与新能源学院宜昌443000 湖北省输电线路工程技术研究中心宜昌443000 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司荆门448000 

出 版 物：《国外电子测量技术》 (Foreign Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2023年第42卷第11期

页      面：65-73页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 081402[工学-结构工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0835[工学-软件工程] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(52079070)项目资助 

主　　题：改进非洲秃鹫算法 复合材料 极限承载力 BP神经网络 Sobol序列 柯西变异 

摘      要：针对现役输电铁塔在边坡变形等自然灾害作用下可能存在承载力不足的问题,提出采用玻璃纤维布(GFRP)对铁塔角钢进行加固,而现有复合材料加固钢结构承载力理论分析预测精度低、普适性不高。因此本文提出一种改进非洲秃鹫智能算法(AVOA)优化BP神经网络的GFRP布加固角钢极限承载力预测模型,首先引入Sobol序列、指数变换策略、多点Levy飞行策略及柯西变异扰动4种方法对原始AVOA算法优化;之后将得到的IAVOA算法优化BP算法的权值、阈值,得到IAVOA-BP预测模型;最后将角钢长细比、GFRP布层数、铺设角度、铺设长度作为输入量,加固后角钢极限承载力作为预测值并进行对比。结果表明,IAVOA-BP与AVOA-BP预测模型相比,平均相对误差下降47.61%、绝对平均误差下降47.04%、均方根误差值下降47.83%,改进后的IAVOA-BP预测模型能够较为准确的预测GFRP布加固角钢后的承载力大小。