【摘 要】
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编程实现的混凝土配合比设计的人工智能方法,包括配合比设计和抗压强度预测两个部分.它们都采用神经网络模型,用配合比设计实例中成功的数据进行训练,直至网络收敛,从而使得配合比数据中的规律和信息以数值形式储存在连接权矩阵中.用户只要向程序界面输入原材料的参数及要求混凝土达到的强度指标,程序就会通过配合比设计模型计算出各种材料的用量.这组数据将传到强度预测的神经网络模型中,估算出所设计的混凝土将具有的28
【出 处】
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中国土木工程学会高强与高性能混凝土委员会第五届学术讨论会
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编程实现的混凝土配合比设计的人工智能方法,包括配合比设计和抗压强度预测两个部分.它们都采用神经网络模型,用配合比设计实例中成功的数据进行训练,直至网络收敛,从而使得配合比数据中的规律和信息以数值形式储存在连接权矩阵中.用户只要向程序界面输入原材料的参数及要求混凝土达到的强度指标,程序就会通过配合比设计模型计算出各种材料的用量.这组数据将传到强度预测的神经网络模型中,估算出所设计的混凝土将具有的28d抗压强度.如果预测的强度值不符合设计要求,则返回配合比设计模型重新设计.用该程序设计了一批混凝土配合比参数并制备混凝土试件,其强度实测值与设计要求值比较接近.
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通过对增钙粉煤灰高性能混凝土工作性、强度发展规律、抗水冻与抗盐冻性能、抗渗性、收缩性能、掺增钙粉煤灰水泥水化热等指标的试验研究,确定了增钙粉煤灰高性能混凝土的技术参数,为增钙粉煤灰的应用技术提供了试验依据,并对增钙粉煤灰作为混凝土掺和料在高性能混凝土中的应用提出了新观点.
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