基于机器学习的钢-自燃煤矸石混凝土组合梁栓钉抗剪承载力研究

目的 确定影响栓钉抗剪承载力的主要因素,量化自燃煤矸石骨料取代率对栓钉抗剪承载力的影响.方法 基于机器学习中的随机森林算法,选取影响栓钉抗剪承载力的7个因素作为输入变量、将栓钉抗剪承载力作为输出变量,构建栓钉抗剪承载力预测模型,并利用现有试验结果验证模型的可靠性,进行输入变量的特征重要性分析;收集现有考虑不同骨料取代率的自燃煤矸石混凝土抗压强度与弹性模量,量化自燃煤矸石骨料取代率对栓钉抗剪承载力的影响.结果 基于机器学习建立的模型判定系数R2为0.94、平均绝对误差MAE为10.56、均方误差MSE为180.44、均方根误差RMSE为13.43;栓钉抗剪承载力的影响因素主要为栓钉直径和混凝土抗压强度,而且栓钉直径与混凝土抗压强度对栓钉抗剪承载力的影响存在耦合关系;与普通混凝土试件相比,取代率为25％、50％、75％和100％时栓钉的抗剪承载力平均降低2.49％、4.46％、6.35％和7.31％.结论 基于随机森林算法所建立的模型具有较高的预测精度;栓钉直径、混凝土抗压强度是影响栓钉抗剪承载力的主要因素;栓钉抗剪承载力随自燃煤矸石骨料取代率的增加而降低.