本文選題：混凝土 + 孔結(jié)構(gòu)��； 參考：《施工技術(shù)》2017年S1期

【摘要】：采用定量體視學(xué)圖像分析法,測定摻有9種引氣劑的混凝土28d孔結(jié)構(gòu)參數(shù),運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,建立由總孔隙率和6個(gè)不同孔徑范圍的分級(jí)孔隙率預(yù)測混凝土28d抗壓強(qiáng)度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型預(yù)測的平均誤差只有6.7%。結(jié)果表明:混凝土28d抗壓強(qiáng)度的預(yù)測值與試驗(yàn)值符合良好,較傳統(tǒng)回歸分析,預(yù)測的準(zhǔn)確度有所提高,體現(xiàn)其優(yōu)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.
【作者單位】： 天津市建筑科學(xué)研究院;
【分類號(hào)】：TU528

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本文編號(hào)：2114950