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分析了影响植生型多孔混凝土抗压强度的主要因素,选取目标孔隙率、水胶比、胶凝材料用量、粗骨料用量、水用量、粗骨料平均粒径、粗骨料比表面积、粗骨料堆积孔隙率及浆骨比作为植生型多孔混凝土抗压强度的影响指标,分别建立了BP多层前馈神经网络预测模型和采用遗传算法优化的BP神经网络预测模型(GA-BP).收集国内外文献中146组植生型多孔混凝土试验数据,以其中116组数据作为训练样本,并采用其余30组数据作为试验样本与BP、GA-BP神经网络模型预测值、线性回归方程抗压强度计算值进行比较分析,结果表明:BP、GA-BP神经网络模型计算精度与离散性更优,且较线性回归方程计算结果更接近于样本试验值,更能够准确地预测多孔混凝土的抗压强度值. 相似文献
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为实现对粗骨料UHPC的抗压强度的预测和配合比设计方法的优化,搜集了国内外文献中168组粗骨料UHPC配合比和标准养护28 d抗压强度实测值,给出了各材料组分和抗压强度频数分布,并基于灰色关联分析法分析了各材料组分与抗压强度的关联关系,通过神经网络参数分析,建立了基于遗传算法的前馈神经网络,相比普通的BP神经网络具有更好的预测精度和泛化能力。最后基于建立的GA-BP神经网络给出了不同强度等级粗骨料UHPC配合比设计中粗骨料/胶凝材料、钢纤维体积掺量、砂胶比的建议取值范围。 相似文献
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为解决混凝土生产中抗压强度试验周期长及工程管理存在滞后性的问题,提出了一种基于混凝土拌和生产实时监控数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测模型。以混凝土拌和生产中的8项物料生产称重数据和5项生产配比数据作为预测输入变量,建立200组混凝土拌和站生产监控数据和对应的抗压强度试验数据样本集,按照6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集;分别以C40配比混凝土拌和生产的8项物料称重数据和全部13项数据作为输入变量,进行混凝土28 d抗压强度预测,将预测结果与实际试验结果进行比较,验证所提出BP神经网络模型的预测效果。结果表明:所提出的BP神经网络混凝土强度预测模型能较好地实时预测混凝土28 d抗压强度,且相对误差优于利用7 d抗压强度试验数据估算值;8项物料称重数据作为输入变量的BP神经网络预测模型预测精度更好,平均绝对百分比误差为0.82%,均方根误差为0.52 MPa;利用不同拌和站C20配比、C30配比混凝土拌和生产监控数据对8项输入变量BP神经网络混凝土抗压强度预测模型进行适应性验证可知,其预测平均绝对误差均在0.5 MPa之内,平均绝对百分比误差均小于2%,与C40配比预测误差一致... 相似文献
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开展了不同配合比条件下超高性能混凝土(UHPC)的制备与抗压强度试验,并结合已有数据形成了神经网络训练样本;根据UHPC原材料组成和性能需求设计了包含神经网络输入层(7节点)、隐层(8节点)和输出层(1节点)的拓扑结构,并引入遗传算法(GA)优化了UHPC抗压强度预测网络的初始权值和阈值;采用试验样本模拟训练了不同配合比条件下的UHPC抗压强度预测GA-BP神经网络,并以此为基础建立了基于不同性能需求的配合比设计方法.对比试验数据和传统BP神经网络方法计算结果发现,GA-BP神经网络能更好地指导UHPC抗压强度预测和配合比设计. 相似文献
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针对自密实清水混凝土试验周期长、表观性能影响因素多等问题,应用BP神经网络对其性能预测,有效减少试验量,快速找出外加剂最优掺量。基于BP神经网络卓越的非线性处理功能,将减水剂、消泡剂、引气剂、坍落度作为输入变量,自密实清水混凝土的7 d抗压强度、扩展度、气孔面积、色差作为输出变量,建立含有2层隐含层的BP神经网络模型,利用试验所得12组数据,预测自密实清水混凝土的性能,将预测值与试验值进行比较,确保模型高精确度。结果表明:神经网络模型预测结果良好,强度预测的相对误差最高达到10.8%,其余均在10%以下,其中第11组的混凝土性能最优,预测与实际结果相吻合。 相似文献
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研究了预湿与附加用水组合处理方式下,高红砖含量再生粗骨料替代率对C20再生粗骨料混凝土流动性能与抗压强度以及界面微观结构的影响。结果表明,在预湿与附加用水组合处理方式下,当高红砖含量再生骨料替代率小于50%时,混凝土流动性能与抗压强度受再生骨料替代率的影响较小;当再生骨料替代率超过50%后,即便采用预湿与附加用水组合处理方式,混凝土减水剂用量仍显著增大,混凝土流动性能受到明显影响,同时混凝土7、28 d抗压强度均显著降低;高红砖含量再生粗骨料对混凝土骨料与浆体界面结构的弱化作用,是其替代率过大时,混凝土抗压强度降低的主要原因。 相似文献
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考虑水胶比、再生粗骨料取代率、陶瓷粉掺量为陶瓷粉再生混凝土抗压强度的影响因素,并对每个因素进行四个水平的正交试验设计,探讨其对龄期为7、28、56 d陶瓷粉再生混凝土抗压强度的影响。通过正交试验极差分析、层次分析和方差分析各因素对陶瓷粉再生混凝土抗压强度的各个影响因素进行了敏感性分析,并提出了各个影响因素在各个强度龄期的最优配合比。结果表明:水胶比对陶瓷粉再生混凝土抗压强度有显著影响,其最优水平为0.380;其次是再生粗骨料取代率,在混凝土龄期为28、56 d时影响程度大于陶瓷粉掺量,最优取代率为30%;最次是陶瓷粉掺量,但该因素在混凝土龄期为7 d时影响程度大于再生粗骨料取代率,从应用方面考虑,最优掺量为20%。 相似文献
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通过正交试验研究了纳米CaCO3掺量、水胶比、砂率和再生粗骨料掺量对再生混凝土抗压强度的影响。结果表明,影响再生混凝土7 d抗压强度的主要因素是水胶比,而影响再生混凝土14 d和28 d抗压强度的主要因素是再生粗骨料掺量。此外,适量纳米CaCO3能够改善再生混凝土的抗压强度,其对早期抗压强度的提高更加明显。 相似文献
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再生混凝土收缩徐变试验及徐变神经网络预测 总被引:3,自引:1,他引:2
试验研究了不同再生粗骨料取代率下再生混凝土的收缩与徐变规律.结果表明:龄期120d时,粗骨料取代率为50%,100%的再生混凝土RAC50,RAC100的收缩总变形值较普通混凝土分别增加17%,59%;徐变持荷90d时,再生混凝土RAC50,RAC100的徐变变形值较普通混凝土分别增加12%,76%.将徐变试验数据与RILEM B3,ACI 209R 92,CEB FIP(90)等徐变预测模型进行对比,并结合试验结果对RILEM B3模型进行了修正.采用BP神经网络方法对再生混凝土徐变进行了预测,考察了再生粗骨料取代率、水灰比等对再生混凝土徐变的影响. 相似文献
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利用再生骨料制备透水混凝土,分析多因素对再生骨料透水混凝土性能的影响,基于正交试验设计对再生骨料透水混凝土的基本物理性能进行试验和分析,研究了不同水平下目标孔隙率、水胶比、矿物掺合料掺量等因素对再生骨料透水混凝土有效孔隙率、28 d抗压强度和透水系数等性能的影响,并通过拟合28 d抗压强度与透水系数试验数据的相关关系,研究建立了两者的线性预测模型。结果表明:各因素对再生骨料透水混凝土的28 d抗压强度和透水系数影响的综合排序为:目标孔隙率>水胶比>矿物掺合料掺量;再生骨料透水混凝土的28 d抗压强度和透水系数呈反相关的线性关系,其线性回归模型可用于实际工程的预测。 相似文献