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基于BP神经网络的硬化混凝土水胶比预测
Prediction of hardened concrete water cement ratio based on BP neural network作者机构：北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室北京100124 北京工业大学工程抗震与结构诊治北京市重点实验室北京100124 北京市顺义区住房和城乡建设委员会北京101300
出 版 物：《混凝土》 (Concrete)
年 卷 期：2015年第8期
页 面：1-4页
学科分类：08[工学] 081304[工学-建筑技术科学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 0813[工学-建筑学]
基 金：国家自然科学基金"硬化混凝土原始组分的分析原理与方法"(51278014) 教育部"新世纪优秀人才支持计划"项目(NCET-12-0605) 北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD20150310)
摘 要：混凝土一旦凝结硬化,再次评价其原始组分非常困难,目前针对水胶比的测试方法,试验复杂,精度不高。而水胶比是混凝土的重要参数,对混凝土的性能发挥至关重要的作用。试验制备了不同水胶比的混凝土,测试了不同龄期时混凝土强度、水泥浆钙元素含量、粗细集料用量。由于水胶比与上述因素间存在相关性,采用BP神经网络分析了硬化混凝土强度、龄期、粗细集料用量、水泥浆钙元素含量与硬化混凝土水胶比的非线性映射关系。研究结果表明:BP神经网络模型预测结果与实际水胶比吻合度较高,具有良好的预测效果。
