【摘 要】
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混凝土配合比设计方法是不同国家和地区在不断总结实践经验的基础上发展起来的,其中充斥着众多经验公式和经验法则,缺乏一定的理论性.对于高性能混凝土,由于多种矿物掺合料、
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混凝土配合比设计方法是不同国家和地区在不断总结实践经验的基础上发展起来的,其中充斥着众多经验公式和经验法则,缺乏一定的理论性.对于高性能混凝土,由于多种矿物掺合料、外加剂等的添加和对其原材料性能、品种的严格限制,对混凝土强度、坍落度的影响因素,采用像保罗米公式这样的线性函数关系式已经不再适用,传统的配合比设计方法,已难以满足高性能混凝土配合比设计的要求.因此,寻找新的途径,快速、可靠地设计出满足强度、耐久性、均匀性、工作性要求的配合比,对于像混凝土这样应用广泛、用量巨大的材料,意义是十分重大的.而作为认知科学领域的神经网络,处理问题不再需要精确的模型,就能快捷有效地建立输入向量和目标向量之间复杂的函数关系式,对于解决像配合比设计的这类非线性问题,是一种有效的方法.该文中,我们通过在试验室设计不同的混凝土配合比,并以这些配合比数据为样本,利用人工神经网络模型建立起每一种混凝土的组成材料水泥、水、砂、石、矿物掺合料以及外加剂和混凝土的强度、工作性、耐久性的直接的映射关系,从而比较直观地解决高性能混凝土的配合比设计问题;对数据采取了归一化处理的方法,对比了采用原材料质量形式和混凝土配合比参数形式作为输入变量对模型的适应性和精度,并对影响高性能混凝土强度的因素进行了一些分析,从另一个角度对模型的适应性进行了验证.混凝土在使用过程中不仅受自身原材料性能、配合比设计的影响,还与养护制度、自然环境、使用情况等密切相关,是一个随时间而变化的随机过程,由于诸多影响因素相互作用,建立解析数学模型来描述这一过程极其困难;该文分别利用原材料的质量和高性能混凝土早期性能参数作为输入变量,建立了预测混凝土后期性能的人工神经网络模型,模型综合考虑了混凝土实际使用过程中的各种影响因素,取得了良好的精度.
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