【摘 要】
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各种原材料性能的波动对混凝土性能影响很大，特别对现代混凝土的影响规律很难把握。把水灰比、水泥强度、砂石含泥量、砂石细度模数、石子的最大粒径、石子针片状含量、掺合料
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各种原材料性能的波动对混凝土性能影响很大，特别对现代混凝土的影响规律很难把握。把水灰比、水泥强度、砂石含泥量、砂石细度模数、石子的最大粒径、石子针片状含量、掺合料用量和细度等这些原材料性能参数作为人工神经网络（BP网络）的输入，以对应的优化配合比作为网络的输出，用网络结构描述它们之间的非线性关系。利用数据样本完成网络的训练并进行检验，利用正交试验数据样本训练的BP网络可以预测不同情况下的配合比，预测精度高，完全可以代替繁重的实验室配合比设计。人工神经网络在一定程度上促进了混凝土科学技术的发展。
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