基于BP神经网络混凝土抗压强度预测

在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响强度的主要因素,建立了多因子混凝土抗压强度3层BP网络模型,以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料含量及置放天数作为模型输入参数,混凝土抗压强度值作为模型的输出,对混凝土抗压强度进行了预测.实验结果表明:所建BP神经网络混凝土抗压强度预测模型最大...     

高性能混凝土碳化试验及人工神经网络碳化深度预测模型

为准确预测混凝土的碳化深度,开展了不同水灰比、粉煤灰掺量、矿渣掺量混凝土的制备与碳化深度测试,进行了数据采集。根据数据及BP算法,建立了3-7-1型三层BP网络,包含三因子网络输入量(水灰比、粉煤灰掺量、矿渣掺量)及单因子网络输出(碳化深度),提出了基于人工神经网络的混凝土碳化深度预测模型。采用最小二乘法建立了线性及伪线性两种预测模型与人工神经网络预测模型进行对比。结果显示：基于BP神经网络建立的混凝土碳化深度预测模型,相比较于常用的最小二乘法线性、伪线性模型更适用于多因素影响条件下的混凝土碳化深度预测,误差仅为线性模型的63.6%,伪线性模型的61.9%,采用BP神经网络能达到理想的预测结果。     

神经网络法在混凝土强度研究中的应用

讨论了如何应用人工神经网络（ANN）的方法预测混凝土抗压强度,详细论述了采用BP算法建立混凝土抗压强度神经网络模型的过程,以及在活化剂作用下高掺量粉煤灰混凝土的强度效应,仿真结果表明,通过学习,BP网络可成功地建立非线性的强度模型,预测强度可达到较高精度。     

基于LS-SVM的粉煤灰混凝土强度预测模型

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的粉煤灰混凝土强度智能预测模型,并给出了相应的步骤和算法。通过该模型分析了水胶比、水泥用量、粉煤灰替代率及砂率等因素对粉煤灰混凝土强度的影响。在此基础上,对不同配比所浇注的混凝土强度进行预测,有助于准确认识混凝土强度随配比参数的变化规律。与多元线性回归、神经网络及标准SVM模型比较,该模型的优点为:(1)采用了结构风险最小化准则,在最小化样本误差的同时减小模型泛化误差的上界,提高了模型小样本泛化能力;(2)将迭代学习算法转换为求解线性方程组,使得整个模型仅有一个全局最优点,解决局部最小问题;(3)用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束,将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,有效提高建模速度。用该模型对混凝土的强度预测实例表明,其建模速度比标准SVM高近1个数量级,预测误差仅为SVM方法的20%、BP神经网络方法的10%左右。     

再生混凝土强度预测的神经网络模型

BP神经网络方法由于综合考虑了再生混凝土强度的各种影响因素,能够实现非线性关系,可以用于再生混凝土强度预测.为克服传统BP网络收敛速度慢、易出现麻痹现象等不足.研究采用L-M算法来改进传统的BP神经网络,仿真结果表明,该方法简单可行,搜索速度快,预测结果可靠、精度高.     

矿物掺合料对混凝土强度和抗氯离子扩散性能的影响

就单掺粉煤灰、单掺矿渣微粉,以及粉煤灰与矿渣微粉双掺对混凝土强度和氯离子扩散系数的影响进行了试验研究。结果表明:粉煤灰和矿渣微粉的掺入明显降低了混凝土的早期强度和氯离子扩散系数,但混凝土后期强度发展良好,且两者以适当的比例复掺更有利于混凝土后期强度的增长和氯离子扩散系数的降低;就改善氯离子扩散的效果而言,矿渣微粉较粉煤灰好。     

BP神经网络在混凝土性能预测中的研究进展

随着人工智能技术的快速发展,BP神经网络在混凝土性能预测研究中的应用愈加广泛。文章在介绍BP神经网络设计原理的基础上,对BP神经网络在混凝土强度和混凝土耐久性方面的研究现状进行分析,总结BP神经网络在混凝土性能预测研究中的主要特征并提出未来展望,以期为混凝土性能预测相关研究提供理论参考。     

粉煤灰与矿渣复合掺合料对混凝土强度影响

研究了单掺粉煤灰、磨细矿渣及它们复合后的复合掺合料对混凝土强度的影响。试验结果表明：单掺Ⅰ级粉煤灰及磨细矿渣混凝土的3d、7d强度低于未加掺合料的混凝土强度,并且随粉煤灰或磨细矿渣掺量的增加,强度降低幅度增加;28d时,单掺Ⅰ级粉煤灰及磨细矿渣混凝土的强度达到未加掺合料的混凝土强度,混凝土的后期强度持续增长。在相同掺量时,Ⅰ级粉煤灰,磨细矿渣复合掺合料混凝土的各龄期强度高于相同掺量Ⅰ级粉煤灰混凝土及磨细矿渣混凝土,磨细矿渣,Ⅰ级粉煤灰的合理比例为7：3。     

基于BP神经网络的方钢管粉煤灰混凝土极限承载力预测

通过创建BP神经网络模型,对方钢管粉煤灰混凝土轴心受压极限承载力进行了预测。结果表明:预测值与试验值吻合,建立的BP网络模型能够准确预测方钢管粉煤灰混凝土的极限承载力,具有较高的预测精度,为方钢管粉煤灰混凝土极限承载力的获得提供了一种新方法。     

基于神经网络的温凝土强度预测

在传统预测混凝土强度的基础上,提出一种基于人工智能的新的预测方法,建立了两种神经网络模型:BP神经网络和RBF神经网络,实现了从新拌混凝土成分及其特性到硬化后混凝土强度之间的复杂的非线性映射.通过对试验数据的学习,网络结构可以早期预测混凝土28d抗压强度.另外,还利用BP神经网络模拟分析了混凝土成分质和量的变化对抗压强度的影响,其结果符合已知的经典混凝土强度变化规律,表明神经网络模型具有较高的精度和较强的泛化能力.     

基于BP神经网络的改性废灰砖强度预测

在分析改性废灰砖强度影响因素的基础上，选取改性废灰砖配料中的5个因素作为输入值，以改性废灰砖28d强度作为输出值，建立改性废灰砖强度的预测的BP神经网络模型，结果表明，该模型预测强度高，可以用来对改性废灰砖强度进行预测。     

双掺磨细矿渣粉和粉煤灰大流动性混凝土配合比的多元线性回归分析

粉煤灰和磨细矿渣粉在混凝土中的应用越来越普遍,但是,对于同时掺加粉煤灰和磨细矿渣粉的混凝土配合比尚无较系统研究,各种材料的掺量对混凝土强度的影响认识不足,对48组不同掺量和水胶比的大流动性混凝土28 d强度进行了多元线性回归,建立了回归方程,并对其显著性进行了检验.     

矿物掺合料对混凝土抗压强度和氯离子渗透性能的影响

就单掺粉煤灰、单掺矿渣微粉,以及复掺粉煤灰与矿渣微粉对混凝土抗压强度和氯离子渗透性能的影响进行了试验研究。结果表明,粉煤灰和矿渣微粉明显降低了混凝土的早期抗压强度,但后期强度发展良好,而两者复掺更有利于后期强度的增长;粉煤灰和矿渣微粉都不同程度的降低了混凝土的氯离子扩散系数,随着龄期的延长,矿物掺合料提高混凝土抗氯离子渗透性能的能力越显著。     

粉煤灰和磨细矿粉的掺量对C30大体积混凝土强度和收缩的影响

本文研究了粉煤灰和磨细矿渣对大体积混凝土抗压强度、收缩的影响。实验结果表明:掺入粉煤灰和磨细矿渣的混凝土早期强度低,后期强度比较高;当水泥的用量为195kg/m3,粉煤灰的用量为145kg/m3,矿粉的用量为40kg/m3时强度达到设计要求,收缩小;从SEM图看出,磨细矿渣掺量大的混凝土更密实。     

Use of binary and ternary blends in high strength concrete

Combinations of cement additions may provide more benefits for concrete than a single one. In this study, 80 high strength concretes containing several types and amounts of additions were produced. In the first stage, silica fume contents in binary blends that give the highest strengths were determined for different binder contents. In the second stage, a third binder (Class F or Class C fly ash or ground granulated blast furnace slag) was introduced to the concretes already containing Portland cement and silica fume in the amounts found in the first stage. Results indicated that ternary blends almost always made it possible to obtain higher strengths than Portland cement + silica fume binary mixtures provided that the replacement level by the additions was chosen properly. Moreover, the performance of slag in the ternary blends was better than Class F fly ash but worse than Class C fly ash.     

粉煤灰和磨细矿渣在海工混凝土中的应用

重点研究了粉煤灰和磨细矿渣对海工混凝土性能的影响,通过粉煤灰和磨细矿渣在青岛海湾大桥第十合同段的应用,说明了在工作性及强度达到要求的情况下,掺加粉煤灰和磨细矿渣的水泥混凝土很容易达到海工混凝土要求。     

偏高岭土对混凝土性能影响研究

采用偏高岭土、粉煤灰和矿渣等量取代水泥,并将偏高岭土与粉煤灰、矿渣分别复掺配制混凝土,对混凝土的工作性、抗压强度和耐久性进行了研究.结果表明,偏高岭土用作混凝土掺合料且掺量合理时,其对混凝土坍落度和抗压强度的影响优于粉煤灰和矿渣,配制的混凝土抗腐蚀性和抗冻融性均有所提高.