BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再生保溫混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)

免振搗混凝土的配合比的不同對(duì)其抗壓強(qiáng)度有很大影響,為了解決免振搗混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)問題,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法通過免振搗混凝土不同配合比訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)其抗壓強(qiáng)度,結(jié)果表明bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)預(yù)測(cè)精度有較大影響.通過分析得出采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)免振搗混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)是可行的.

本文采用誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(bp)建立了混凝土抗壓強(qiáng)度的預(yù)測(cè)模型,在不同的誤差目標(biāo)值及隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)條件下,探討模型的預(yù)測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)誤差目標(biāo)值設(shè)定為0.01、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3時(shí),模型的預(yù)測(cè)精度最高,平均誤差百分?jǐn)?shù)為6.6%。當(dāng)誤差目標(biāo)值設(shè)定較大時(shí),樣本的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值會(huì)發(fā)生明顯的偏差,預(yù)測(cè)效果不佳。

采用基于levenberg-marquardt算法的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建珊瑚混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型,并使用考慮交互作用的正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)l27(313)優(yōu)化模型參數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明:隱含層神經(jīng)元數(shù)目和調(diào)整量初始值對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響顯著,且二者間存在交互作用。經(jīng)驗(yàn)證,參數(shù)優(yōu)化后的模型預(yù)測(cè)誤差小,預(yù)測(cè)結(jié)果可靠,可為配合比設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供指導(dǎo)。

為了有效提高混凝土抗壓強(qiáng)度的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度,利用粒子群算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值,建立了混凝土抗壓強(qiáng)多因子pso-bp預(yù)測(cè)模型。模型以每立方混凝土中水泥、高爐礦渣粉、粉煤灰、水、減水劑、粗集料和細(xì)集料的含量以及置放天數(shù)為輸入?yún)?shù),混凝土抗壓強(qiáng)度值作為輸出參數(shù),不僅可以克服bp算法收斂速度慢和易陷入局部極值的缺陷,而且模型的學(xué)習(xí)能力、泛化能力和預(yù)測(cè)精度都有了很大的提高。以u(píng)ci數(shù)據(jù)庫中的concretecompressivestrength數(shù)據(jù)集為例進(jìn)行仿真測(cè)試,結(jié)果表明:pso-bp模型預(yù)測(cè)精度較bp、ga-bp模型分別提高了8.26%和2.05%,驗(yàn)證了pso-bp模型在混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)中的有效性。

作為混凝土主要力學(xué)性能指標(biāo)，混凝土的抗壓強(qiáng)度很大程度上決定建筑工程的質(zhì)量?；炷量箟簭?qiáng)度預(yù)測(cè)也一直是國(guó)內(nèi)外研究的重點(diǎn)。本文在參考國(guó)內(nèi)外已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，借助matlab數(shù)學(xué)工具建立混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)的bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)混凝土抗壓強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)將預(yù)測(cè)得到的結(jié)果和concretecompressivestrength數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的正確性。并通過改變影響混凝土強(qiáng)度的各種因素的值對(duì)它們對(duì)混凝土抗壓強(qiáng)度的影響進(jìn)行探討。

利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,建立了再生混凝土的抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型。該模型采用了3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模式,輸入層采用再生混凝土的配合比數(shù)據(jù),輸出層為再生混凝土,置放7、28、56、90d的強(qiáng)度數(shù)據(jù),模型的轉(zhuǎn)移函數(shù)均采用單極性sigmoid函數(shù)。由于sigmoid函數(shù)值為[0,1],因此,對(duì)再生混凝土輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。最后,設(shè)計(jì)了33塊再生混凝土的抗壓強(qiáng)度試驗(yàn),利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試的結(jié)果證實(shí)了該模型對(duì)再生混凝土的強(qiáng)度預(yù)測(cè)值與實(shí)際測(cè)試結(jié)果基本相符。

在給出混凝土等效水灰比和骨料平均漿體厚度計(jì)算方法的基礎(chǔ)上,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立了混凝土28d抗壓強(qiáng)度與混凝土等效水灰比、骨料平均漿體厚度和粉煤灰與膠凝材料用量比之間的非線性映射關(guān)系.該研究成果可減少混凝土試配次數(shù),節(jié)約大量人力、物力和時(shí)間,并為高體積穩(wěn)定性混凝土配合比設(shè)計(jì)方法的研究進(jìn)一步奠定了基礎(chǔ).

鋼筋混凝土廣泛應(yīng)用于土木工程領(lǐng)域,隨著近年來交通土建行業(yè)的飛速發(fā)展,其應(yīng)用越來越廣泛。本文通過實(shí)際工程中積累的強(qiáng)度檢測(cè)數(shù)據(jù),用matlabr2015b軟件編程,實(shí)現(xiàn)基于bpnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)擬合算法。結(jié)果表明,通過預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比,根據(jù)預(yù)測(cè)模型得出的相對(duì)誤差絕對(duì)值都在10%左右；基于bpnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)可用于混凝土配合比的確定,提高配制效率。

針對(duì)傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足,采用不同改進(jìn)算法的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)自密實(shí)混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)進(jìn)行了詳細(xì)的分析.研究表明:采用變梯度算法的模型m1、p-b復(fù)位算法的模型m2、擬牛頓算法的模型m3以及l(fā)m算法的模型m4,這4種模型均成功地建立了自密實(shí)混凝土強(qiáng)度的非線性關(guān)系,可用于其強(qiáng)度預(yù)測(cè);通過用matlab編寫程序,為解決bp網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的不確定性提供了一種較為方便的途徑.

應(yīng)用matlab提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和仿真的平臺(tái),并進(jìn)行語言編程,通過采用不同隱函數(shù)節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),采用精度與誤差都合適的節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測(cè),觀察預(yù)測(cè)的精度,并分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗壓強(qiáng)度結(jié)果預(yù)測(cè)的可應(yīng)用性,從而得出一些有益的結(jié)論。

為了提供早期預(yù)測(cè)再生粗骨料混凝土強(qiáng)度的有效方法,從8篇文獻(xiàn)中收集了47組樣本,借助matlabr2015a平臺(tái),基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了以單位體積的水、水泥、砂、碎石、再生粗骨料用量作為輸入,以再生混凝土28d棱柱體抗壓強(qiáng)度作為輸出的含單隱層的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其結(jié)構(gòu)為5-21-1.對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后的仿真結(jié)果表明,預(yù)測(cè)的最大相對(duì)誤差為18.69%,預(yù)測(cè)誤差小于5%的占樣本總量的78.72%.預(yù)測(cè)結(jié)果表明用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)再生混凝土的強(qiáng)度是可行的.

隨著全球能源危機(jī)的日益加劇和我國(guó)節(jié)能減排等相關(guān)政策的大力推行,開發(fā)研制節(jié)能型的新的建筑結(jié)構(gòu)體系成為土木工程領(lǐng)域的重要課題。提出了一種新型保溫混凝土——?；⒅楸鼗炷?該混凝土是一種既具有一般混凝土的物理力學(xué)性能,同時(shí)又具有保溫性能、綠色、環(huán)保的高效益生態(tài)建筑材料。通過混凝土的正交試驗(yàn),分析了相關(guān)因素對(duì)混凝土的導(dǎo)熱系數(shù)和抗壓強(qiáng)度的影響規(guī)律,驗(yàn)證了在混凝土中摻加一定數(shù)量的?；⒅榕渲撇；⒅楸鼗炷恋目尚行?。

本文在分析混凝土抗凍耐久性預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,結(jié)合bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),利用matlab軟件建立了預(yù)測(cè)混凝土凍融環(huán)境下相對(duì)動(dòng)彈性模量的模型,并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了分析。結(jié)果表明運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法操作簡(jiǎn)便、實(shí)用性強(qiáng)且在精度上能滿足要求,該模型的建立也可為混凝土抗凍性設(shè)計(jì)、施工管理和建成后工程的運(yùn)行維護(hù)提供參考。

影響混凝土結(jié)構(gòu)抗裂性能的一重要因素是原材料,本文基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和matlab軟件,建立了原材料對(duì)混凝土抗裂性能影響的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,結(jié)果表明bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地預(yù)測(cè)混凝土抗裂性能,模型預(yù)測(cè)精度高達(dá)99.95%.

c15c20c25c30c35c40c45 試驗(yàn)值2.252.73.153.553.94.34.65 標(biāo)準(zhǔn)值1.72.12.52.853.23.53.8 設(shè)計(jì)值1.261.761.82.12.362.62.8 標(biāo)準(zhǔn)值1013.416.720.123.426.829.6 設(shè)計(jì)值7.29.611.914.316.719.121.1 標(biāo)準(zhǔn)值1.271.541.782.012.22.392.51 設(shè)計(jì)值0.911.11.271.431.571.711.8 彈性模量2.22.552.833.153.253.35 抗剪強(qiáng)度 抗壓強(qiáng)度 抗拉強(qiáng)度 c50c55c60 55.35.6 3.944.1 2.92.963.1 32.435.538.5 23.125.3

混凝土強(qiáng)度是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中控制的主要指標(biāo)，其數(shù)值決定于水灰比、膠凝材料用量、礦物摻量、外加劑用量等多種因素，常規(guī)計(jì)算混凝土強(qiáng)度的公式因個(gè)人理解的不同而各異，一種仿生模型—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能很好地解決這個(gè)難題，文中嘗試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同混凝土強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明此模型的可靠度很高，可以用以優(yōu)化混凝土的試配，節(jié)約大量的時(shí)間、人力、物力和財(cái)力.

在分析普通混凝土強(qiáng)度影響因素基礎(chǔ)上,選取混凝土配料中7個(gè)因素作為輸入值,混凝土28d強(qiáng)度作為輸出值建立了混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)的bp網(wǎng)絡(luò)模型。討論了模型的學(xué)習(xí)樣本、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響,選出最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置。實(shí)例證明模型預(yù)測(cè)精度高。

采用正交試驗(yàn)的方法,對(duì)加入了綠色外加劑——硅藻土的再生混凝土進(jìn)行了強(qiáng)度測(cè)試,試驗(yàn)結(jié)果表明:硅藻土對(duì)再生混凝土強(qiáng)度起到增強(qiáng)作用,試驗(yàn)中硅藻土的最佳摻量為3%,再生粗骨料、粉煤灰的最適取代率為50%,10%,以此配合比拌制的再生混凝土強(qiáng)度完全可以達(dá)到設(shè)計(jì)強(qiáng)度25mpa的要求。

序 號(hào) 構(gòu) 件 名 稱 位 置 （ 澆 筑 日 期 回 彈 平 均 值 碳化 深度 現(xiàn)齡 期強(qiáng) 度推 定值 泵送 砼修 正值 泵送 砼強(qiáng) 度換 算值 設(shè) 計(jì) 強(qiáng) 度 回彈值 檢驗(yàn)日期： 監(jiān)理單位： 項(xiàng)目施工技術(shù)負(fù)責(zé)人： 回彈法檢驗(yàn)混凝土抗壓強(qiáng)度記錄 注：1、混凝土實(shí)體檢查應(yīng)在分項(xiàng)工程質(zhì)量驗(yàn)收后進(jìn)行;2、檢驗(yàn)操作人員應(yīng)經(jīng)過專門培訓(xùn) 、檢驗(yàn)儀器應(yīng)鑒定校準(zhǔn)合格，齡期在60天以內(nèi)的混凝土可不測(cè)碳化深度。 檢驗(yàn)操作（記錄）人員： 專業(yè)監(jiān)理工程師（建設(shè)單位項(xiàng)目專業(yè)技術(shù)負(fù)責(zé)人）： 建設(shè)單位或工程名稱： 結(jié)構(gòu)類型： 形象進(jìn)度： 施工單位：

第1頁共1頁 標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)護(hù)混凝土抗壓強(qiáng)度檢驗(yàn)報(bào)告 委托編號(hào)：2xxxxxxxxx記錄編號(hào)：2xxxxxxxxx報(bào)告編號(hào)：2xxxxxxxxx 委托日期：2018年01月01日檢驗(yàn)日期：2018年01月01日?qǐng)?bào)告日期：2018年01月01日 委托單位：工程名稱：xxxxxxxxxxx建筑工程 單位工程名稱：主廠房工程部位：3.95m層柱、梁、板 強(qiáng)度等級(jí)c40狀態(tài)描述表面平整 配合比編號(hào)試件成型方法 立方體試件邊長(zhǎng) （mm） 石子最大粒徑 （mm） 見證單位見證人及證書編號(hào) 取樣人及證書編號(hào)選樣人 試件編號(hào)成型日期檢驗(yàn)日期 齡期 （d） 抗壓強(qiáng)度值 （mpa） 尺寸換 算系數(shù) 強(qiáng)度代表 值（mpa） 達(dá)到強(qiáng)度 等級(jí)百分 率（%） 1 // / /// / //// /

混凝土抗壓強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)報(bào)告 委托部門：生產(chǎn)部樣品性質(zhì)：委托送檢委托日期：2011.01.18 、 施工單位：周口龍潤(rùn)電力集團(tuán)有限公司委托編號(hào)：委hgtky10096012實(shí)驗(yàn)日期：2011.01.18 工程名稱：西氣東輸淮陽壓氣站2回路110kv線路配比編號(hào)：配10072302報(bào)告日期：2011.01.19 工程部位：基礎(chǔ)檢驗(yàn)依據(jù)：gb/50081-2002 試件編號(hào) 試件規(guī)格 (mm) 強(qiáng)度等級(jí)成型日期年期（天） 抗壓強(qiáng)度（mpa）評(píng)定強(qiáng)度 （mpa）123 10096130100*100*100c2510-12-202830.129.631.230.3 報(bào)告人：李琰審核人：王潛簽發(fā)人：荊武波周口市恒固建設(shè)有限公司商混站實(shí)驗(yàn)室 復(fù)制報(bào)告無蓋章無效 混凝土抗壓強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)報(bào)告 委托部門：生產(chǎn)部樣品性質(zhì)：委托送檢委

混凝土抗壓強(qiáng)度檢測(cè)報(bào)告 委托單位委托人委托日期報(bào)告編號(hào) 工程名稱委托編號(hào) 工程地址建設(shè)單位檢測(cè)類別 施工單位監(jiān)理單位樣品狀態(tài) 品種檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn) 檢測(cè)日期檢測(cè)環(huán)境檢測(cè)設(shè)備 任務(wù)單 編號(hào) 樓層及部位養(yǎng)護(hù)條件 設(shè)計(jì)強(qiáng) 度等級(jí) 制作日期施壓日期 齡期 （d） 代表數(shù) 量（方） 破壞荷載 （kn） 抗壓強(qiáng)度（mpa） 備注 單塊值代表值 檢測(cè)報(bào)告說明：1、若對(duì)報(bào)告有異議，應(yīng)于收到報(bào)告之日起十五日內(nèi)，以書面形式向檢測(cè)單位提出，逾期視為對(duì)報(bào)告無異議。 2、送樣檢測(cè)，僅對(duì)來樣檢測(cè)負(fù)責(zé)。3、未加蓋本公司材料實(shí)驗(yàn)專用章，報(bào)告無效。 負(fù)責(zé)人：審核：實(shí)驗(yàn)：報(bào)告日期: 檢測(cè)單位： 上崗證號(hào)地址： 電話：郵編： 以下空白