基于BP神经网络的混凝土孔结构与强度关系研究

发布时间：2018-07-11 11:03

  本文选题：混凝土 + 孔结构　； 参考：《施工技术》2017年S1期

【摘要】：采用定量体视学图像分析法,测定掺有9种引气剂的混凝土28d孔结构参数,运用人工神经网络理论,建立由总孔隙率和6个不同孔径范围的分级孔隙率预测混凝土28d抗压强度的BP神经网络模型,该模型预测的平均误差只有6.7%。结果表明:混凝土28d抗压强度的预测值与试验值符合良好,较传统回归分析,预测的准确度有所提高,体现其优越性。
[Abstract]:Quantitative stereological image analysis was used to determine the pore structure parameters of concrete with 9 kinds of air-entraining agents for 28 days, and the artificial neural network theory was used. A BP neural network model is established to predict the compressive strength of concrete in 28 days by using the total porosity and 6 graded porosity with different pore sizes. The average error of the model is only 6.7. The results show that the predicted value of 28d compressive strength of concrete is in good agreement with the test value. Compared with the traditional regression analysis, the accuracy of the prediction is improved, which reflects its superiority.
【作者单位】： 天津市建筑科学研究院;
【分类号】：TU528

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本文编号：2114950