钢-混组合梁挠度增大系数的神经网络计算方法是一种结合了传统工程知识与现代计算技术的研究，旨在解决钢-混凝土组合梁设计与分析中挠度计算的难题。挠度是衡量桥梁结构性能的一个重要指标，它直接关联到结构的使用性能和安全性。在组合梁中，钢梁与混凝土板之间的相对滑移效应会增加梁的挠度，因此在设计阶段就需要准确计算挠度增大系数。
在传统的计算方法中，换算截面法因其概念清晰和易于掌握被广泛使用。但是该方法忽略了滑移效应的影响，导致计算误差较大，从而使得计算结果偏于不安全。微分方程法和折减刚度法虽然考虑了滑移效应，但计算过程相对复杂，且同样存在一定的局限性。
神经网络作为一种深度学习技术，在模式识别、数据建模和预测等领域展现出巨大的潜力。与传统计算方法相比，神经网络在处理非线性问题和大数据方面具有优势，能够通过学习样本数据来建立输入与输出之间的复杂关系模型。在这项研究中，研究者利用ANSYS软件模拟简支组合梁承受均布荷载和集中荷载的情况，生成有限元模型的样本数据。然后，使用BP神经网络对样本数据进行训练和测试，得到挠度增大系数的闭合解公式。
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，具有自学习和适应性强的特点。通过对大量样本数据的学习，BP神经网络能够不断调整其内部参数（即权重和偏置），从而实现对未知数据的准确预测。在挠度增大系数的计算中，通过训练得到的神经网络模型能够捕捉组合梁在不同荷载作用下界面滑移效应对挠度的影响规律，从而实现对挠度增大的精确计算。
在钢-混凝土组合梁的研究中，界面滑移效应是导致挠度增大的主要因素。由于钢梁和混凝土板在交界面处存在相对滑移，这种滑移会在组合梁的跨中截面产生额外的挠度。研究表明，在完全剪力连接状态下，由滑移效应引起的跨中截面附加挠度大约占总挠度的15%。因此，如何正确计算考虑滑移效应的组合梁挠度，对于确保结构设计的合理性与安全性至关重要。
这项研究工作的一个重点是开发了一种基于神经网络的计算方法，不仅提高了挠度计算的准确性，还简化了计算过程。通过引入闭合解公式，研究者使得该计算方法具有更好的实用性和可操作性。这对于推广钢-混凝土组合梁在工程实践中的应用，尤其是对于桥梁工程师和设计师而言，具有重要的指导意义。
文章还提到了作者的简介和一些科研项目信息，反映了这项研究的学术背景和研究经费的支持情况。其中，魏海斌副教授和焦峪波讲师分别来自吉林大学交通学院的道路工程与桥梁智能检测研究方向，他们的工作得到了国家自然科学基金项目和吉林省科技发展计划项目的资助，这在一定程度上显示了该研究的权威性和先进性。
