绿色高性能混凝土的试验研究及其预测的神经网络方法

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绿色高性能混凝土(GHPC)是近年发展起来的一种绿色、环保、符合我国可持续发展战略的新型建筑材料。本文依据几种矿物细掺料的强度“叠加效应”理论,运用正交试验手段,对影响新拌混凝土工作性与硬化混凝土力学性能的几种因素进行了研究,确定了几种矿物细掺料的最佳掺加比例,给出了C80绿色高性能混凝土的推荐配合比。SPSS是较为流行的统计学软件包,本文利用其中的多元线性分析模块,对影响混凝土性能的5个因素进行了分析,并给出了基于水胶比与硅灰掺量的混凝土28d抗压强度多元线性回归方程。 人工神经网络(ANN)是近年发展起来的一门十分活跃的交叉学科,它具有分布并行处理、非线性映射、自适应学习和鲁棒容错等特性。但其中应用最为广泛的BP算法本质是沿梯度下降的搜索算法,因而不可避免具有对初始权重敏感,容易陷入局部极小值的缺点。本文采用具有全局搜索,免于陷入局部极小,鲁棒性强、以及高度并行性的遗传算法对BP神经网络进行优化,发挥各自特长,用以解决GHPC 28d抗压强度的预测问题,取得了较好的效果。
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