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人工神经网络在钢筋开始锈蚀条件中的应用
引用本文:范力,牛荻涛,董振平,秦海锋.人工神经网络在钢筋开始锈蚀条件中的应用[J].混凝土,2008(3):27-29.
作者姓名:范力  牛荻涛  董振平  秦海锋
作者单位:1. 西安建筑科技大学,土木学院,陕西,西安,710055
2. 西安建筑科技大学,粉体工程研究所,陕西,西安,710055
摘    要:建立一般大气环境下钢筋开始锈蚀的条件是研究钢筋锈蚀的基础,其实质是确定碳化残量.通过对碳化残量的影响因素及变化规律进行分析,采用人工神经网络对碳化残量进行预测,结果表明.该方法能够较准确的评估碳化残量.

关 键 词:钢筋锈蚀  碳化残量  BP网络
文章编号:1002-3550(2008)03-0027-03
修稿时间:2007年11月20

Application of neural network in critical condition of reinforcement corrosion
FAN Li,NIU Di-tao,DONG Zhen-ping,QIN Hai-feng.Application of neural network in critical condition of reinforcement corrosion[J].Concrete,2008(3):27-29.
Authors:FAN Li  NIU Di-tao  DONG Zhen-ping  QIN Hai-feng
Affiliation:FAN Li a,NIU Di-taoa,DONG Zhen-ping a,QIN Hai-feng b (a.Technology Civil Engineering College,b.Institute of Powder Engineering,Xi\'an University of Architecture , Technology,Xi\'an 710055,China)
Abstract:Establishment of critical condition of reinforcement corrosion on ordinary atmosphere environment is the basic of studying reinforcement corrosion,it means to determine carbonation remains.By analysis of the influence factors and the change law of carbonation remains,the artificial neural network is used to predict carbonation remains,the results show the method can be accurate assessment of carbonation remains.
Keywords:reinforcement corrosion  carbonation remains  BP network  
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