基于机器学习敏感性分析的RC板柱节点冲切角预测模型

作者：孙俊豪; 沈袁协; 梁诗雪^*

来源：科技通报, 2023, 39(10): 52-97.

DOI：10.13774/j.cnki.kjtb.2023.10.010

• 钢筋混凝土板
• 冲切破坏角
• 随机森林
• SHAP解释方法
• 冲切角拟合公式

为准确预测板柱节点冲切破坏倾角，本文收集了67组破坏倾角数据，建立基于机器学习的随机森林预测模型，并调整超参数使模型更加精确。通过RMSE(root mean square error)、MAE(mean absolute error)、R2 3个指标对预测结果进行检测，结果表明随机森林模型，在训练集和测试集上预测精度都较高。通过SHAP(Shapley Additive exPlanation)可解释方法，对随机森林预测模型的影响因素进行敏感性分析，发现混凝土抗压强度、钢筋屈服强度和钢筋配筋率对倾角的影响最大。选取上述3个影响因素进行拟合，得到RC板柱节点的冲切角计算公式，计算结果与实际值吻合良好。本文结果可为板柱结构性能研究提供参考。

• 单位
  建筑工程学院; 浙江理工大学