BP神经网络的珊瑚混凝土抗压强度预测模型

在阐述bp人工神经网络原理的基础上,针对影响强度的主要因素,建立了多因子混凝土抗压强度3层bp网络模型,以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料含量及置放天数作为模型输入参数,混凝土抗压强度值作为模型的输出,对混凝土抗压强度进行了预测。实验结果表明:所建bp神经网络混凝土抗压强度预测模型最大误差绝对值都小于20%,平均误差为7.33%,模型具有较高预测精度。

免振捣混凝土的配合比的不同对其抗压强度有很大影响,为了解决免振捣混凝土抗压强度预测问题,采用bp神经网络方法通过免振捣混凝土不同配合比训练网络预测其抗压强度,结果表明bp神经网络的隐层节点数目对预测精度有较大影响.通过分析得出采用bp神经网络对免振捣混凝土抗压强度预测是可行的.

为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度,利用粒子群算法优化bp神经网络初始权值和阈值,建立了混凝土抗压强多因子pso-bp预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为输入参数,混凝土抗压强度值作为输出参数,不仅可以克服bp算法收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷,而且模型的学习能力、泛化能力和预测精度都有了很大的提高。以uci数据库中的concretecompressivestrength数据集为例进行仿真测试,结果表明:pso-bp模型预测精度较bp、ga-bp模型分别提高了8.26%和2.05%,验证了pso-bp模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。

通过研究再生粗骨料取代率、水灰比对再生保温混凝土抗压强度的影响,建立了以再生粗骨料取代率、水灰比以及混凝土表观密度为因子的bp神经网络预测模型,旨在通过这三种因子的测量对再生保温混凝土28d抗压强度进行预测。试验研究表明,当再生粗骨料取代率为50%时,再生保温混凝土抗压强度与混凝土拌合物表观密度近似成线性关系,抗压强度随着水灰比的增大而降低；当取代率为100%时,抗压强度与表观密度为非线性关系,抗压强度随表观密度的增大而增大,随水灰比的增加而增加。建立的三因子bp神经网络模型的预测值与实际值的误差在3%以内,可用于再生保温混凝土的抗压强度预测。

利用bp神经网络法,建立了再生混凝土的抗压强度预测模型。该模型采用了3层网络结构模式,输入层采用再生混凝土的配合比数据,输出层为再生混凝土,置放7、28、56、90d的强度数据,模型的转移函数均采用单极性sigmoid函数。由于sigmoid函数值为[0,1],因此,对再生混凝土输入数据进行归一化处理。最后,设计了33块再生混凝土的抗压强度试验,利用试验数据对网络模型进行测试,测试的结果证实了该模型对再生混凝土的强度预测值与实际测试结果基本相符。

作为混凝土主要力学性能指标，混凝土的抗压强度很大程度上决定建筑工程的质量。混凝土抗压强度预测也一直是国内外研究的重点。本文在参考国内外已有文献的基础上，借助matlab数学工具建立混凝土抗压强度预测的bp人工神经网络模型，对混凝土抗压强度进行预测，同时将预测得到的结果和concretecompressivestrength数据集进行对比，验证模型的正确性。并通过改变影响混凝土强度的各种因素的值对它们对混凝土抗压强度的影响进行探讨。

在给出混凝土等效水灰比和骨料平均浆体厚度计算方法的基础上,采用人工神经网络方法,建立了混凝土28d抗压强度与混凝土等效水灰比、骨料平均浆体厚度和粉煤灰与胶凝材料用量比之间的非线性映射关系.该研究成果可减少混凝土试配次数,节约大量人力、物力和时间,并为高体积稳定性混凝土配合比设计方法的研究进一步奠定了基础.

钢筋混凝土广泛应用于土木工程领域,随着近年来交通土建行业的飞速发展,其应用越来越广泛。本文通过实际工程中积累的强度检测数据,用matlabr2015b软件编程,实现基于bpnn神经网络的混凝土强度预测拟合算法。结果表明,通过预测结果与试验实测结果对比,根据预测模型得出的相对误差绝对值都在10%左右；基于bpnn神经网络的混凝土抗压强度预测可用于混凝土配合比的确定,提高配制效率。

针对传统bp神经网络的不足,采用不同改进算法的网络模型对自密实混凝土抗压强度预测进行了详细的分析.研究表明:采用变梯度算法的模型m1、p-b复位算法的模型m2、拟牛顿算法的模型m3以及lm算法的模型m4,这4种模型均成功地建立了自密实混凝土强度的非线性关系,可用于其强度预测;通过用matlab编写程序,为解决bp网络隐层节点数的不确定性提供了一种较为方便的途径.

在分析普通混凝土强度影响因素基础上,选取混凝土配料中7个因素作为输入值,混凝土28d强度作为输出值建立了混凝土强度预测的bp网络模型。讨论了模型的学习样本、网络参数对预测精度的影响,选出最佳网络参数配置。实例证明模型预测精度高。

应用matlab提供的神经网络工具箱作为bp神经网络训练和仿真的平台,并进行语言编程,通过采用不同隐函数节点数进行对比试验,采用精度与误差都合适的节点数进行训练与预测,观察预测的精度,并分析神经网络对抗压强度结果预测的可应用性,从而得出一些有益的结论。

本文运用均匀设计的方法进行树脂混凝土的配合比设计,用较少的试验取得较好的效果;建立了树脂混凝土的强度预测的神经网络模型,对试验的数据进行了训练和仿真,预测的结果与试验结果吻合非常好。

本文在分析混凝土抗冻耐久性预测研究现状的基础上,结合bp人工神经网络的特点,利用matlab软件建立了预测混凝土冻融环境下相对动弹性模量的模型,并对预测结果进行了分析。结果表明运用人工神经网络的预测方法操作简便、实用性强且在精度上能满足要求,该模型的建立也可为混凝土抗冻性设计、施工管理和建成后工程的运行维护提供参考。

影响混凝土结构抗裂性能的一重要因素是原材料,本文基于bp神经网络模型和matlab软件,建立了原材料对混凝土抗裂性能影响的神经网络预测模型,结果表明bp神经网络能很好地预测混凝土抗裂性能,模型预测精度高达99.95%.

c15c20c25c30c35c40c45 试验值2.252.73.153.553.94.34.65 标准值1.72.12.52.853.23.53.8 设计值1.261.761.82.12.362.62.8 标准值1013.416.720.123.426.829.6 设计值7.29.611.914.316.719.121.1 标准值1.271.541.782.012.22.392.51 设计值0.911.11.271.431.571.711.8 弹性模量2.22.552.833.153.253.35 抗剪强度 抗压强度 抗拉强度 c50c55c60 55.35.6 3.944.1 2.92.963.1 32.435.538.5 23.125.3

混凝土强度是结构设计中控制的主要指标，其数值决定于水灰比、胶凝材料用量、矿物掺量、外加剂用量等多种因素，常规计算混凝土强度的公式因个人理解的不同而各异，一种仿生模型—人工神经网络则能很好地解决这个难题，文中尝试用人工神经网络对不同混凝土强度进行预测，结果表明此模型的可靠度很高，可以用以优化混凝土的试配，节约大量的时间、人力、物力和财力.

在分析检测数据的基础上,提取了结构服役时间、结构建造时间、结构检测时间、混凝土设计强度和混凝土碳化深度等特征参数,建立了预测既有建筑混凝土强度退化的人工神经网络模型。采用动量法和自适应调整法改进了bp算法;采用训练好的bp神经网络对既有混凝土强度最小值和混凝土强度最大值进行了预测,并与实测值进行了对比。结果表明:利用bp神经网络对既有建筑混凝土强度退化进行预测是可行的,该研究成果可为既有建筑大面积的抗震性能普查提供参考。

序 号 构 件 名 称 位 置 （ 浇 筑 日 期 回 弹 平 均 值 碳化 深度 现龄 期强 度推 定值 泵送 砼修 正值 泵送 砼强 度换 算值 设 计 强 度 回弹值 检验日期： 监理单位： 项目施工技术负责人： 回弹法检验混凝土抗压强度记录 注：1、混凝土实体检查应在分项工程质量验收后进行;2、检验操作人员应经过专门培训 、检验仪器应鉴定校准合格，龄期在60天以内的混凝土可不测碳化深度。 检验操作（记录）人员： 专业监理工程师（建设单位项目专业技术负责人）： 建设单位或工程名称： 结构类型： 形象进度： 施工单位：

第1页共1页 标准养护混凝土抗压强度检验报告 委托编号：2xxxxxxxxx记录编号：2xxxxxxxxx报告编号：2xxxxxxxxx 委托日期：2018年01月01日检验日期：2018年01月01日报告日期：2018年01月01日 委托单位：工程名称：xxxxxxxxxxx建筑工程 单位工程名称：主厂房工程部位：3.95m层柱、梁、板 强度等级c40状态描述表面平整 配合比编号试件成型方法 立方体试件边长 （mm） 石子最大粒径 （mm） 见证单位见证人及证书编号 取样人及证书编号选样人 试件编号成型日期检验日期 龄期 （d） 抗压强度值 （mpa） 尺寸换 算系数 强度代表 值（mpa） 达到强度 等级百分 率（%） 1 // / /// / //// /

混凝土抗压强度实验报告 委托部门：生产部样品性质：委托送检委托日期：2011.01.18 、 施工单位：周口龙润电力集团有限公司委托编号：委hgtky10096012实验日期：2011.01.18 工程名称：西气东输淮阳压气站2回路110kv线路配比编号：配10072302报告日期：2011.01.19 工程部位：基础检验依据：gb/50081-2002 试件编号 试件规格 (mm) 强度等级成型日期年期（天） 抗压强度（mpa）评定强度 （mpa）123 10096130100*100*100c2510-12-202830.129.631.230.3 报告人：李琰审核人：王潜签发人：荆武波周口市恒固建设有限公司商混站实验室 复制报告无盖章无效 混凝土抗压强度实验报告 委托部门：生产部样品性质：委托送检委

混凝土抗压强度检测报告 委托单位委托人委托日期报告编号 工程名称委托编号 工程地址建设单位检测类别 施工单位监理单位样品状态 品种检测标准 检测日期检测环境检测设备 任务单 编号 楼层及部位养护条件 设计强 度等级 制作日期施压日期 龄期 （d） 代表数 量（方） 破坏荷载 （kn） 抗压强度（mpa） 备注 单块值代表值 检测报告说明：1、若对报告有异议，应于收到报告之日起十五日内，以书面形式向检测单位提出，逾期视为对报告无异议。 2、送样检测，仅对来样检测负责。3、未加盖本公司材料实验专用章，报告无效。 负责人：审核：实验：报告日期: 检测单位： 上岗证号地址： 电话：邮编： 以下空白

混凝土抗压强度检测报告 样品名称混凝土强度样品规格150*150*150(mm)样品状态无异常检测地点混凝土室报告编号1171122064 工程名称电杆检测类别产品质量检测检测日期20171106检测依据gb/t50081 工程部位养护条件 设计强度 等级 制作日期试压日期 龄期 （d） 承压面积 （mm2） 抗压强度（mpa） 备注 单块值代表值 电杆同条件养护c4010月08日11月06日2822500 49.4 51.652.2 53.1 检测环境20℃检测设备压力试验机、钢直尺 说明：○1本报告加盖本单位检测专用章后生效。○2对检测结果若有异议，请于收到报告之日起十五天内向本单位提出，逾期视为对报告无异议。○3 未经本单位同意，不得以任何方式复制本报告，经同意复制的