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.     

基于神经网络的混凝土强度预测

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。     

基于神经网络的混凝土强度预测

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。     

水泥混凝土桥面沥青混凝土铺装层力学对比分析

为了研究水泥混凝土桥面沥青混凝土铺装层结构的典型受力特性,利用有限元力学分析法,根据桥面铺装层实际受力状况设定合理的理论分析条件,并对比分析了相同荷载作用下桥面铺装层及半刚性基层路面受力状况,得出了水泥混凝土桥面铺装层的典型受力特性,为其相应层位和材料的力学指标提供了理论依据。