發(fā)布時間：2020-10-26 01:24

　　 混凝土抗壓強(qiáng)度是評價混凝土性能的重要指標(biāo),提出一種準(zhǔn)確合理的混凝土強(qiáng)度預(yù)測方法能夠節(jié)約資源、時間及成本,具有重要的現(xiàn)實意義。而再生保溫混凝土組成材料繁多且內(nèi)部作用復(fù)雜,對其強(qiáng)度的預(yù)測是一個典型的多變量、非線性問題,難以用確定的數(shù)學(xué)公式對其強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測。因此,迫切需要尋求一種新思維、新方法來解決此問題。作為人工智能的分支,近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法等新技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用,并在混凝土性能預(yù)測領(lǐng)域取得了較為理想的效果。故本文利用這兩種技術(shù)對再生保溫混凝土抗壓強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測研究,主要研究內(nèi)容如下:(1)建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再生保溫混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測模型收集課題組相關(guān)試驗數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,對影響再生保溫混凝土抗壓強(qiáng)度的因素進(jìn)行分析,選擇水膠比、膠凝材料總用量、硅灰取代率、納米SiO_2取代率、細(xì)骨料用量、砂率、外加劑摻量、再生粗骨料取代率,混合粗骨料壓碎指標(biāo)、吸水率、表觀密度這11因素作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù),并經(jīng)過試算與理論分析,確定網(wǎng)絡(luò)建立所需要的所有參數(shù)。最終,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后即可得到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為11-20-1的再生保溫混凝土抗壓強(qiáng)度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。(2)基于試驗數(shù)據(jù)對兩種再生保溫混凝土強(qiáng)度預(yù)測模型進(jìn)行評價設(shè)計12組再生保溫混凝土試驗作為網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測樣本,分別使用兩種網(wǎng)絡(luò)對其強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測,通過比較網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與試驗值之間的差異來評價網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。預(yù)測結(jié)果表明:相比于再生保溫混凝土BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度預(yù)測模型,GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度預(yù)測模型的預(yù)測精度更高,其預(yù)測相對誤差均在10%以內(nèi),能夠滿足實際工程的需要。
【學(xué)位單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TU528
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 再生混凝土研究背景
        1.1.1 廢棄混凝土再生利用的必要性
        1.1.2 再生混凝土的發(fā)展
        1.1.3 再生混凝土的研究現(xiàn)狀
    1.2 保溫混凝土研究背景
        1.2.1 建筑節(jié)能的必要性
        1.2.2 保溫混凝土的發(fā)展
        1.2.3 保溫混凝土的研究現(xiàn)狀
    1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土木工程中的廣泛應(yīng)用
    1.4 本課題的提出
    1.5 本文的主要研究內(nèi)容
第二章 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.1 引言
    2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程
        2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點
        2.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
    2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法流程
        2.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足及改進(jìn)
    2.4 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.4.1 遺傳算法
        2.4.2 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 再生保溫混凝土強(qiáng)度的影響因素
    3.1 引言
    3.2 水膠比對再生保溫混凝土強(qiáng)度的影響
    3.3 再生粗骨料對再生保溫混凝土強(qiáng)度的影響
        3.3.1 取代率對再生保溫混凝土強(qiáng)度的影響
        3.3.2 骨料性質(zhì)對再生保溫混凝土強(qiáng)度的影響
    3.4 外摻料對再生保溫混凝土強(qiáng)度的影響
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再生保溫混凝土強(qiáng)度預(yù)測模型
    4.1 引言
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度預(yù)測模型的建立
        4.2.1 訓(xùn)練樣本
        4.2.2 樣本數(shù)據(jù)的歸一化處理
        4.2.3 網(wǎng)絡(luò)隱含層層數(shù)及神經(jīng)元數(shù)的確定
        4.2.4 其他參數(shù)的確定
    4.3 再生保溫混凝土BP網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程
    4.4 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度預(yù)測模型的建立
        4.4.1 遺傳算法編碼
        4.4.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計
        4.4.3 遺傳操作
        4.4.4 其他控制參數(shù)的確定
    4.5 再生保溫混凝土GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程
    4.6 本章小結(jié)
第五章 再生保溫混凝土強(qiáng)度預(yù)測模型的應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 再生保溫混凝土神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度預(yù)測模型的性能評價
        5.2.1 驗證性試驗設(shè)計
        5.2.2 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的預(yù)測效果評價
        5.2.3 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的訓(xùn)練效果評價
    5.3 各類因素對再生保溫混凝土強(qiáng)度的影響
        5.3.1 水膠比對再生保溫混凝土強(qiáng)度的影響
        5.3.2 再生骨料取代率對再生保溫混凝土強(qiáng)度的影響
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的科研工作

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