基于BP-ANN的陶粒轻骨料混凝土抗压强度预测及影响因素分析

硅酸盐通报 , 2015, 34(9): 2476-2486.

基于BP-ANN的陶粒轻骨料混凝土抗压强度预测及影响因素分析

吴涛 ^1, , 黄凯 ^2, , 姚东方 ^3,

1.长安大学建筑工程学院,西安,710061

2.长安大学建筑工程学院,西安,710061

3.长安大学建筑工程学院,西安,710061

基金项目: 国家自然科学基金项目资助(51578072) 陕西省科技统筹创新工程计划项目(2015KTZDSF03-04) 长安大学创新团队资助项目(2013G3282015)

关键词：轻骨料混凝土 , 神经网络 , 强度 , 水胶比 , 筒压强度

Prediction of Compressive Strength of Lightweight Aggregate Concrete and Parametric Analysis Using BP-ANN

Keywords： lightweight aggregate concrete , neural networks , strength , water-binder ratio , cylinder compressive

优化多层前馈神经网络(BP-ANN)模型使用弹性反向传播算法及提前终止技术,输入各层神经元几何与材料特性可用以预测混凝土强度等级.基于多层前馈神经网络建立了轻骨料混凝土抗压强度预测模型,采用MATLAB程序,完成了国内444个混凝土试块、148组配合比试验结果与BP-ANN计算结果的对比研究;采用基于BP-ANN模型,分析了水胶比及陶粒筒压强度对轻骨料混凝土强度影响.研究表明:采用神经网络模型所得计算结果与试验值吻合良好,离散程度较小;水胶比和陶粒筒压强度对混凝土强度影响显著,且有不同变化趋势.

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