人工神经网络在自密实混凝土抗压强度预测中的应用

关 键 词:结构设计论文
资料等级:人工神经网络在自密实混凝土抗压强度预测中的应用
发布时间:2014-7-4
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资料简介
              人工神经网络在自密实混凝土抗压强度预测中的应用
白密实混凝土以其优越的施工性能成为当前混凝土界研究的热点之一.目前,自密实混凝土在我1国的研究与应用均取得了可喜的进展,尤其在配合比优化设计方面更为突出..但是,关于自密实混1凝土强度预测的数学模型方面尚有欠缺,归其原因为:首先,白密实混凝土组分复杂,影响强度因素众1多,各因素之间又存在着异常敏感的交互作用,表现出特定的非线性规律,传统的以灰水比为单因子的1线性函数表达,即鲍罗米公式显然不再适用;其次,从回归分析的角度得到强度与配合比参数之间的函1数关系式,此方法虽然费用较低,但是由于无法考虑复杂的影响因素以及我国混凝土原材料生产不规1范,性能的地区差异性很大,导致预测精度非常低,难以推广.目前采用的试验室内测试混凝土28d强1度的方法,测试周期长,材料费用大,耗时耗力.然而,混凝土强度规律是混凝土强度设计的基础和依1据,所以有必要对白密实混凝土的强度预测模型进行深入地探讨.1人工神经网络对非线性函数具有任意逼近和自学习能力,对于那些已具有大量经验基础的系统尤1其有效,Yeh[2 就证明了用神经网络构筑混凝土抗压强度模型,预测强度值的可能性.为此,本文提出1用BP神经网络模型研究自密实混凝土的强度与其组分之间的非线性关系,进行强度规律预测;同时比1较BP神经网络各种改进算法之间的差异,以寻求最优的学习算法.
编辑评价
针对传统BP神经网络的不足,采用不同改进算法的网络模型对自密实混凝土抗压强度预测进行了详1细的分析.研究表明:采用变梯度算法的模型M1、P—B复位算法的模型M2、拟牛顿算法的模型M3以及1LM算法的模型M4,这4种模型均成功地建立了自密实混凝土强度的非线性关系,可用于其强度预测;通1过用MATLAB编写程序,为解决BP网络隐层节点数的不确定性提供了一种较为方便的途径.
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