Постановка задачи. Одной из главных причин потери несущей способности железобетонных конструкций считается нарушение сцепления между арматурой и бетоном. Вследствие этого возникает необходимость в изучении изменения величины сцепления арматурного стержня и бетона под различными воздействиями. Следует отметить, что в связи с внешними и технологическими воздействиями механические характеристики бетона подвержены изменению, что непосредственно оказывает влияние на величину сцепления. Результаты и выводы. С помощью искусственных нейронных сетей получена аналитическая модель, описывающая конечную прочность сцепления через средние значения касательных напряжений. В качестве объекта исследования выступает бетон различных классов прочности, армированный металлической и композитной арматурой. Установлено, что величина сцепления связана с прочностными характеристиками бетона и видом применяемой арматуры. Также разработана двухслойная нейронная сеть с обратным распространением сигнала, которая с высокой точность описывает величину сцепления арматуры с бетоном.

Statement of the problem. One of the major reasons for the loss of bearing capacity of reinforced concrete structures is considered to be failure of coupling between the reinforcement and concrete. As a result, there is a need to study the change in the value of the coupling of the reinforcing bar and concrete under various influences. It should be noted that due to external and technological influences, the mechanical characteristics of concrete are subject to change, which directly affects the amount of adhesion. Results and conclusions. Using artificial neural networks the analytical model was obtained that describes the final adhesion strength by means of average tangential strains. Concrete of different strength types reinforced with metal and composite reinforcement is used for this study. Adhesion was found to be associated with concrete characteristics and reinforcement type. A two-layer reverse neural network was also developed that describes adhesion of reinforcement with concrete precisely.

№2(54) (2019)