基于遗传算法人工神经网络的超高性能混凝土密实度预测研究

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UHPC(超高性能混凝土)是一种新型的水泥基复合材料,利用颗粒间的紧密堆积以形成较高密实度的基体,实现了超凡的机械性能和耐久性能,使得其在工程中具有较大应用前景。为了预测不同配合比下的UHPC密实度,研究采用遗传算法人工神经网络技术进行建模,同时研究了密实度与UHPC性能的关系。结果表明:密实度对UHPC的机械性能和孔结构有显著影响,密实度越高,UHPC的机械性能越优异,孔隙率越低;利用GA-ANN模型可以有效预测不同配合比下的UHPC密实度,且具有较高的准确性和可靠性。
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