基于BP神经网络的自密实清水混凝土性能预测研究

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。     

单桩极限承载能力的预测模型研究

采用BP神经网络的方法,建立了基于多影响因素的单桩承载能力的预测模型。该模型采用了三层网络结构模式,输入层采用桩长、桩径、入土深度、侧摩阻值加权平均值、桩端土承载力等参数,输出层为混凝土单桩承载能力,模型的转移函数均采用单极性Sigmoid函数,对输人数据进行了归一化处理,设计并完成了混凝士单桩承载能力的载荷试验,利用试验数据对网络模型进行训练和测试,为该模型可以为试验及生产提供依据,为节约能源及保护环境提供一种有效预测方法     

补偿模糊神经网络在埋地管道重构的应用

使用ANSYS有限元分析软件建立埋地钢质管道模型,模拟计算管道在不同影响因素(电压、埋深、管径、土壤电阻率以及破损半径)下的电位峰值和电位均值,得到960组数据,以此构建了6输入(电压、埋深、管径、土壤电阻率、电位峰值以及电位均值) 1输出(破损半径)的补偿模糊神经网络模型。对补偿模糊神经网络模型进行训练,探讨补偿模糊神经网络模型中各因素对训练误差收敛的影响。对两种数据标准化方法(min-max标准化方法和x/max标准化方法)进行对比,发现采用x/max标准化方法对收敛更有效。当其他因素一定时,初始输入隶属函数宽度对训练误差存在一定的影响,其值为0. 1时更有利于收敛,而初始输出隶属函数宽度对收敛没有明显的影响。通过正交试验的方法确定了神经网络的最优因素组合,对其进行了性能验证,输出破损半径与实际破损半径之间的相对误差在1%以下,表明该补偿模糊神经网络输出的数据能够反映实际情况。采用补偿模糊神经网络模型,输入6因素计算输出破损半径。在ANSYS中输入管径、管长、破损位置(实际检测中可以探测得到)、破损半径等信息,输出埋地钢质管道三维重构图,为检修人员是否进行开挖修复提供更详细的管道信息。     

基于神经网络的混凝土裂缝检测分析

本文总结了近年来混凝土裂缝检测的方法,介绍了超声波的裂缝检测原理和神经网络模型的应用。建立了以超声波检测波速、传播时间、测量距离和裂缝深度关系的神经网络模型,根据试验测得的混凝土裂缝的深度为样本集数据进行训练,并用试验所得的数据进行检验,得到了比较精确的结果。本文中神经网络在混凝土裂缝检测中的成功应用可为同行提供参考。     

基于BP神经网络的复合地层盾构掘进参数预测与分析

复杂地质条件下盾构机掘进参数的有效预测可以对盾构施工进行针对性的指导。基于深圳地铁11号线车公庙站～红树湾站和南山站～前海湾站两个区间Φ7m盾构施工现场监测的掘进参数,首先采用BP人工神经网络方法建立了复合地层条件下盾构掘进参数的预测模型|其次,以地层参数为输入组和盾构掘进参数为输出组,通过对数据样本进行训练,得到的输出值基本与原始数据一致,说明该预测模型具有很好的非线性映射能力;最后,采用盾构区间典型地段的地层参数,利用所建立的模型预测了复合地层条件下的盾构掘进参数,预测值与实际数据变化规律相近,平均误差在15%以内。本文建立的BP神经网络模型可用于复合地层条件下同类型盾构掘进参数的预测。     

水泥稳定碎石干缩应变BP网络预测模型

采用三层BP神经网络对水泥稳定碎石和聚丙烯纤维水泥稳定碎石的累计干缩应变建立了预测模型,通过对干缩性能试验数据进行网络训练,得出BP网络模型训练效果较好;为了检验网络的推广能力,采用测试样本对网络进行了测试,并分析了目标值与仿真值的线性相关性,结果表明网络预测效果较好,用BP网络模型预测水泥稳定碎石的累计干缩应变是可行的。     

混凝土碳化深度模型与仿真研究

采用PSO-BP神经网络建立各影响因素与部分碳化区长度的关系模型,通过MATLAB仿真软件对模型进行训练,逐步改善影响部分碳化区长度的各因素权值,使网络样本的实际输出与期望输出误差和均方差达到最小。试验验证了该模型的逼真性、可行性与强健性。结果表明,该模型能够对钢筋混凝土部分碳化区长度进行预测,为混凝土结构耐久性设计、评估和寿命预测提供科学指导。     

基于数据驱动方法的污水源热泵故障诊断研究

利用反向神经网络(BP)构建污水源热泵机组故障诊断模型,并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。以陕西省某大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2017～2018年冬季供暖期间机组的蒸发器,冷凝器,压缩机的压力、温度等工况数据作为训练测试样本,其神经网络的结构以12种故障特征向量作输入端,4种诊断结果作输出端,隐含层根据kolmogorov定理确定为25个,从而建立故障诊断模型,并分析其性能。实验结果表明:经过PSO优化后的BP神经网络故障诊断模型训练迭代次数降低了24.45%,诊断准确率提高了12%,性能优化显著。     

混凝土碳化深度模型与仿真研究

采用PSO-BP神经网络建立各影响因素与部分碳化区长度的关系模型,通过MATLAB仿真软件对模型进行训练,逐步改善影响部分碳化区长度的各因素权值,使网络样本的实际输出与期望输出误差和均方差达到最小.试验验证了该模型的逼真性、可行性与强健性.结果表明,该模型能够对钢筋混凝土部分碳化区长度进行预测,为混凝土结构耐久性设计、评估和寿命预测提供科学指导.     

基于IM-GA-BPNN的网络入侵检测算法设计

为了提高网络入侵检测系统的检测率、实时性和误报率,实现对网络进行有效的入侵检测,设计了一种基于免疫遗传算法和BP神经网络的网络入侵检测方法,首先建立四层的网络模型,采用训练数据对BP神经网络进行训练;为了进一步优化参数,通过免疫遗传算法对神经网络的参数进行优化,通过个体的复制、选择、交叉和变异来提高解的多样性,实现最优参数的求解。将KDD99 CUP入侵检测数据库中的数据作为仿真数据实验,将所提的模型IM-GA-BPNN与其它方法如BPNN、PCA-NN和PCA-PSO-NN进行比较,结果表明所提模型具有最高的检测率,同时具有检测效率高的优点。     

基于GA-BP神经网络的UHPC抗压强度预测与配合比设计

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.     

东南沿海城镇建筑外墙保温层风力作用浅析

自上世纪80年代中期我国在北方地区开展居住建筑节能设计以来,建筑外墙复合围护结构已逐渐发展成熟并且自成体系。外墙保温体系已有大型耐候性能试验等9项体系性能试验内容被编入国家行业标准,明确规定外保温层使用年限为25年。但是基于保温层主要材料均为密度和强度很低的高分子材料,虽然与承重墙基层结合方法已达到有关试验标准要求,但是由于我国东南沿海城镇每年遭遇季节性强热带风暴袭击,外墙保温层承受常年的老化作用,这会影响保温体系的使用寿命和成本,文章就沿海地区建筑外墙保温层受风力作用影响作一些分析。     

外墙保温材料导热系数的试验研究

针对常用的XPS聚苯乙烯泡沫塑料、EPS聚苯乙烯泡沫塑料,以及水泥基复合保温砂浆和建筑垃圾为骨料的硅酸盐保温节能材料,试验研究材料的保温性能,得出不同保温材料密度与导热系数的关系。研究结果表明,XPS聚苯乙烯泡沫塑料、EPS聚苯乙烯泡沫塑料保温材料的表观密度和导热系数之间没有表现出特定的关系。水泥基复合保温砂浆和建筑垃圾为骨料的硅酸盐保温节能材料的导热系数随着密度的增大线性增加,大孔径材料比小孔径材料导热系数要大。通过研究,可以对建筑垃圾为骨料的硅酸盐保温节能材料配方及工艺的进一步改良提供理论依据和指导。     

大尺寸大开间页岩陶粒混凝土双向叠合板足尺试验研究

针对目前装配式建筑中常用的钢筋混凝土叠合楼板自重较大、工厂标准化生产的预制底板规格尺寸较小的问题,提出了一种由两块预制普通混凝土大板通过一条整体式接缝拼装,并后浇轻质页岩陶粒混凝土而成的大开间叠合楼板,页岩陶粒混凝土后浇层可有效减小楼板自重,提高楼板的保温、隔热和隔声性能。通过进行叠合板足尺试件的堆载试验,研究其在竖向荷载作用下的承载力、变形特征、破坏形态及整体式接缝的传力性能。结果表明,该大开间叠合板试件在正常使用极限状态下的跨中挠度和裂缝宽度均满足相关规范要求,且表现出明显的双向板裂缝分布特征,所采用的整体式接缝具有良好的传力性能,可以作为结构楼板使用。此外,有限元模型所选取的材料本构模型和接触面设定较为合理,计算结果与试验结果吻合良好,可用于轻质混凝土叠合楼板受力性能及影响参数分析。     

新型预制复合墙板农居结构热工性能试验研究

为研究四川大学预制住宅课题组提出的新型预制复合墙板住宅体系下的农村住宅围护结构的保温隔热性能,通过模型试验方法对新型预制复合墙板农居结构的热工性能进行了测试分析研究;并将其传热系数的试验结果与理论计算值进行了对比分析。研究结果表明:采用200 mm厚的新型预制复合墙板能够使农村住宅满足夏热冬冷地区农村居住建筑的节能标准和要求;增加混凝土层或保温层厚度可进一步提高热惰性指标和降低传热系数,从而使新型预制复合墙板达到更好的保温隔热效果。     

关于外墙外保温技术标准若干问题的讨论

列举了当前外墙外保温技术标准编制与内容中存在的一些问题,并对外墙外保温系统及材料性能的试验条件与试验方法、耐碱网布的材质要求、系统的"薄抹面"与"厚抹面"问题、EPS板钢丝网架外保温系统的抹面层要求,泡沫塑料保温材料的尺寸稳定性及外墙外保温系统变形缝的称谓与设置等问题进行了分析与讨论,以期引起业界人士的广泛关注,并希望在相关标准修编中予以注意.     

复合节能轻质楼板承载力试验研究

提出一种复合节能轻质楼板,它具有围护、分隔、保温及承重等多种功能合一的特点。通过对6个全比例尺寸的复合节能轻质楼板试件在竖向荷载作用下的受力性能试验研究,研究集中和均布荷载作用下复合节能轻质楼板的受力特点及破坏模式,分析复合节能轻质楼板受弯承载力的影响因素。为建立计算公式提出了建议,试验数据可为今后制定相关规范提供依据。     

薄层隔热涂料导热系数测定方法的研究

采用传统方法对薄层隔热涂料进行导热系数测定时,存在制样周期长,表面缺陷多等问题,这将直接影响到测试的结果.基于此,提出了间接测试方法,将薄层隔热涂料附着在一种导热系数已知的主材上形成复合材料,并在经典的传热原理基础上对被测涂层导热系数的计算方式进行了理论推导.采用多种方式对间接法测试的准确性进行了验证,结果表明,间接测...     

幕墙工程保温材料的选择和应用

本文通过对不同幕墙保温材料的特点和性能进行对比,对新型酚醛泡沫保温板材的性能进行了全面分析,介绍了广州国际体育演艺中心保温系统的材料选择和应用过程     

外墙外保温系统窗口火试验研究

分析了外保温系统的防火要求及典型的火灾场景，选择英国BS8414—1试验模型作为外墙外保温系统防火性能的试验方法。介绍了已完成的窗口火试验结果，指出外保温系统的破坏状态与温度测量结果间有较好的对应关系。而且，在试验过程中还发现外保温系统的施工质量对其防火性能也有较大影响。