Мурат Мухамедович Тамов, кандидат технических наук, доцент кафедры строительных конструкций
350072, Российская Федерация, г. Краснодар, ул. Московская, 2
Murat M. Tamov, Cand.Sci. (Eng.), Associate Professor of the Department of Building Structures
2 Moskovskaya str., Krasnodar, 350072, Russian
Ольга Валентиновна Руденко, кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительных технологий
350040, Российская Федерация, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149
Olga V. Rudenko, Cand.Sci. (Eng.), Associate Professor of the Department of Computing Technologies
149 Stavropol Street, Krasnodar, 350040, Russian Federation
Салиб Мина Ибрахим Фахми, инженер кафедры строительных конструкций
350072, Российская Федерация, г. Краснодар, ул. Московская, 2
Mina I.F. Salib, Engineer of the Department of Building Structures
2 Moskovskaya str., Krasnodar, 350072, Russian Federation
Введение. Сверхвысокопрочный бетон (СВПБ) сочетает в себе высокую прочность и трещиностойкость, низкую проницаемость, что делает его эффективным для конструкций, эксплуатируемых в условиях действия агрессивных сред и высоких нагрузок. Расширение практики применения СВПБ в строительстве требует разработки соответствующих научно обоснованных методов расчета изготовленных с его применением конструкций. Одним из малоизученных вопросов является сопротивление изгибаемых СВПБ-конструкций действию поперечных сил. В настоящей работе предложены расчетные зависимости для определения прочности наклонных сечений двутавровых балок из СВПБ, разработанные с применением методов машинного обучения. Для регрессий составлены и структурированы обширные экспериментальные выборки с широкими диапазонами параметров, оказывающих влияние на сопротивление поперечным силам.Материалы и методы. При построении моделей использованы искусственные нейронные сети (ИНС) и методы регрессионного анализа. Для решения задач использован инструментарий программы STATISTICA.Результаты исследования. Разработаны нелинейные зависимости для инженерных расчетов, позволяющие производить расчет сопротивления СВПБ-балок поперечным силам с учетом влияния пролета среза нагружения и конструктивных параметров, включая геометрию сечения, прочностные характеристики СВПБ, а также коэффициенты фибрового и поперечного стержневого армирования. Результаты подтверждают применимость регрессионных моделей и ИНС для расчетов прочности наклонных сечений СВПБ-балок, как для сложно формализуемой задачи. Достоверность полученных моделей подтверждена статистическим анализом, включая проверку адекватности уравнений регрессии и их сравнение с нормативными методиками расчета.Обсуждение и заключение. Предложенные формулы позволяют снизить расхождение между теоретическими и экспериментальными данными в сравнении с нормативными методиками до 2,4 раза. Формулы применимы как для расчета балок с неармированными наклонными сечениями, так и для балок с фибровым и поперечным стержневым армированием.
Introduction. Ultra-high-performance concrete (UHPC) combines high strength and crack resistance with low permeability, making it ideal for structures operating under aggressive environmental conditions and high loads. The growing use of UHPC in construction makes necessary the development of scientifically grounded methods for designing structures made with this material. The aim of this study is to develop engineering methods for calculating the shear strength of UHPC I-beams using statistical learning techniques. The models were based on extensive datasets, including both the authors' own experimental results and data from other researchers.Materials and Methods. Artificial neural networks (ANNs) and regression analysis methods were used to develop the models. The tasks were implemented using the STATISTICA software package.Results. Nonlinear expressions were developed for engineering calculations, allowing for the determination of the shear strength of UHPC-beams accounting for the shear span and structural parameters, including section geometry, UHPC strength characteristics, and fiber and shear reinforcement ratios. The proposed formulas reduce the discrepancy between theoretical and experimental data by up to 2.4 times compared to calculation by methods adopted in codes. The formulas are applicable to beams unreinforced in shear as well as those with fiber and shear reinforcement.Discussion and Conclusion. The results confirm the applicability of regression models and ANNs for calculating the shear strength of UHPC beams, particularly in cases where traditional analytical solutions are difficult to formalize. The reliability of the developed models is supported by statistical analysis, including verification of regression equation adequacy and comparison with existing code-based methods.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.