人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鋰渣高性能混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)中

混凝土強(qiáng)度是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中控制的主要指標(biāo),其數(shù)值決定于水灰比、膠凝材料用量、礦物摻量、外加劑用量等多種因素,常規(guī)計(jì)算混凝土強(qiáng)度的公式因個(gè)人理解的不同而各異,一種仿生模型—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能很好地解決這個(gè)難題,文中嘗試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)16種配比的混凝土進(jìn)行28d強(qiáng)度預(yù)測(cè),結(jié)果表明此模型的可靠度很高,可以用以?xún)?yōu)化混凝土的試配,節(jié)約大量的時(shí)間、人力、物力和財(cái)力。

混凝土強(qiáng)度是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中控制的主要指標(biāo),其數(shù)值決定于水灰比、膠凝材料用量、外加劑用量等多種因素。常規(guī)計(jì)算混凝土強(qiáng)度的公式因個(gè)人理解的不同而各異,一種仿生模型—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能很好地解決這個(gè)難題。嘗試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)16種配比的混凝土進(jìn)行28d強(qiáng)度預(yù)測(cè),結(jié)果表明,此模型的可靠度很高,可以用以?xún)?yōu)化混凝土的試配,節(jié)約大量的時(shí)間、人力、物力和財(cái)力。

同條件養(yǎng)護(hù)混凝土試件強(qiáng)度與混凝土的配合比、環(huán)境溫度、養(yǎng)護(hù)時(shí)間有密切的關(guān)系,它們之間是復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法,界定兩者之間的關(guān)系,可用于實(shí)際工程的強(qiáng)度預(yù)測(cè)。

建立混凝土測(cè)強(qiáng)換算關(guān)系是混凝土結(jié)構(gòu)檢測(cè)中經(jīng)常面對(duì)的問(wèn)題,然而要建立起檢測(cè)物理量與混凝土強(qiáng)度之間的函數(shù)關(guān)系并非易事。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了混凝土測(cè)強(qiáng)換算的bp網(wǎng)絡(luò)模型,為混凝土結(jié)構(gòu)無(wú)損檢測(cè)中混凝土強(qiáng)度推定開(kāi)辟了一條新途徑。

準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)混凝土的實(shí)時(shí)強(qiáng)度對(duì)確保結(jié)構(gòu)的安全使用有重要的作用，而影響混凝土強(qiáng)度的因素很多，且各種因素對(duì)混凝土強(qiáng)度的影響程度不同，所以在實(shí)際工程中對(duì)混凝土強(qiáng)度的預(yù)測(cè)比較復(fù)雜。通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及大量樣本數(shù)據(jù)，闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型的技術(shù)方案，有效結(jié)合多種影響因子，建立了評(píng)估預(yù)測(cè)系統(tǒng)。實(shí)測(cè)結(jié)果表明，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了96％以上，為混凝土更好地在工程上應(yīng)用提供一定理論依據(jù)，且為今后人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)一步在結(jié)構(gòu)工程中應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

在傳統(tǒng)預(yù)測(cè)混凝土強(qiáng)度的基礎(chǔ)上,提出一種基于人工智能的新的預(yù)測(cè)方法,建立了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了從新拌混凝土成分及其特性到硬化后混凝土強(qiáng)度之間的復(fù)雜的非線(xiàn)性映射。通過(guò)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以早期預(yù)測(cè)混凝土28d抗壓強(qiáng)度。另外,還利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬分析了混凝土成分質(zhì)和量的變化對(duì)抗壓強(qiáng)度的影響,其結(jié)果符合已知的經(jīng)典混凝土強(qiáng)度變化規(guī)律,表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的精度和較強(qiáng)的泛化能力。

在進(jìn)行了正交試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立混凝土的氯離子擴(kuò)散系數(shù)與混凝土配比六個(gè)參數(shù)之間的非線(xiàn)性映射關(guān)系,研究各個(gè)參數(shù)對(duì)混凝土抗?jié)B性能的影響,該研究成果可以減少混凝土試配次數(shù),節(jié)約大量的人力、物力和時(shí)間,為高性能混凝土的研究發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

本文討論了如何應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ann）方法預(yù)測(cè)高性能道面混凝土的抗折強(qiáng)度，詳細(xì)論述了采用bp算法建立抗折強(qiáng)度網(wǎng)絡(luò)模型的過(guò)程。仿真實(shí)例表明，bp網(wǎng)絡(luò)可成功地反映混凝土抗折強(qiáng)度的非線(xiàn)性規(guī)律，且預(yù)測(cè)精度相對(duì)較高。

泡沫金屬試樣測(cè)試復(fù)雜,對(duì)試樣而言又急需知道基體結(jié)構(gòu)參數(shù)與力學(xué)性能和阻尼性能的關(guān)系,采用線(xiàn)性回歸技術(shù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)這一功能,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),則解決了通過(guò)測(cè)量泡沫金屬的四個(gè)基本參數(shù)達(dá)到推知其力學(xué)性能、阻尼性能的課題。

為了提供早期預(yù)測(cè)再生粗骨料混凝土強(qiáng)度的有效方法,從8篇文獻(xiàn)中收集了47組樣本,借助matlabr2015a平臺(tái),基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了以單位體積的水、水泥、砂、碎石、再生粗骨料用量作為輸入,以再生混凝土28d棱柱體抗壓強(qiáng)度作為輸出的含單隱層的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其結(jié)構(gòu)為5-21-1.對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后的仿真結(jié)果表明,預(yù)測(cè)的最大相對(duì)誤差為18.69%,預(yù)測(cè)誤差小于5%的占樣本總量的78.72%.預(yù)測(cè)結(jié)果表明用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)再生混凝土的強(qiáng)度是可行的.

針對(duì)目前混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)中存在的不確定性,難以自適應(yīng)性的確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層,建立了基于高維云的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用matlab8.10進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型綜合考慮了影響混凝土強(qiáng)度的各種因素,能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果的隨機(jī)性和模糊性,具有更高的預(yù)測(cè)精度,更快的訓(xùn)練速度,可以廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地的混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)和質(zhì)量檢驗(yàn)。

文章通過(guò)運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立大體積混凝土和濕篩混凝土的軟化曲線(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù),應(yīng)用數(shù)值方法預(yù)測(cè)大體積混凝土裂縫和斷裂行為,輸入混凝土的配合比可得出與試驗(yàn)相符的混凝土軟化曲線(xiàn)。

針對(duì)傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足,采用不同改進(jìn)算法的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)自密實(shí)混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)進(jìn)行了詳細(xì)的分析.研究表明:采用變梯度算法的模型m1、p-b復(fù)位算法的模型m2、擬牛頓算法的模型m3以及l(fā)m算法的模型m4,這4種模型均成功地建立了自密實(shí)混凝土強(qiáng)度的非線(xiàn)性關(guān)系,可用于其強(qiáng)度預(yù)測(cè);通過(guò)用matlab編寫(xiě)程序,為解決bp網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的不確定性提供了一種較為方便的途徑.

在分析檢測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,提取了結(jié)構(gòu)服役時(shí)間、結(jié)構(gòu)建造時(shí)間、結(jié)構(gòu)檢測(cè)時(shí)間、混凝土設(shè)計(jì)強(qiáng)度和混凝土碳化深度等特征參數(shù),建立了預(yù)測(cè)既有建筑混凝土強(qiáng)度退化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。采用動(dòng)量法和自適應(yīng)調(diào)整法改進(jìn)了bp算法;采用訓(xùn)練好的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)既有混凝土強(qiáng)度最小值和混凝土強(qiáng)度最大值進(jìn)行了預(yù)測(cè),并與實(shí)測(cè)值進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明:利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)既有建筑混凝土強(qiáng)度退化進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的,該研究成果可為既有建筑大面積的抗震性能普查提供參考。

本文運(yùn)用均勻設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行樹(shù)脂混凝土的配合比設(shè)計(jì),用較少的試驗(yàn)取得較好的效果;建立了樹(shù)脂混凝土的強(qiáng)度預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練和仿真,預(yù)測(cè)的結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果吻合非常好。

在分析普通混凝土強(qiáng)度各影響因素的基礎(chǔ)上,選取6個(gè)影響因素組成輸入層,以混凝土28d強(qiáng)度作為輸出,建立徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和仿真結(jié)果對(duì)比,表明所建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合理、收斂速度快、精度高,可以滿(mǎn)足普通混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)要求,具有廣泛的應(yīng)用前景。

在分析普通混凝土強(qiáng)度影響因素基礎(chǔ)上,選取混凝土配料中7個(gè)因素作為輸入值,混凝土28d強(qiáng)度作為輸出值建立了混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)的bp網(wǎng)絡(luò)模型。討論了模型的學(xué)習(xí)樣本、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響,選出最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置。實(shí)例證明模型預(yù)測(cè)精度高。

采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立高性能混凝土原材料配合比與其早齡期自干燥收縮之間的非線(xiàn)性映射關(guān)系。計(jì)算結(jié)果表明,該模型可以預(yù)測(cè)不同配合比混凝土的早齡期自干燥收縮,為高性能混凝土體積穩(wěn)定性的研究提供一種思路。

通過(guò)對(duì)人工神經(jīng)元及bp網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)要介紹,結(jié)合三峽工程大壩混凝土試驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法,利用matlab語(yǔ)言編制了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的混凝土抗裂指標(biāo)預(yù)測(cè)程序,實(shí)現(xiàn)了對(duì)混凝土抗裂指標(biāo)值的預(yù)測(cè),證明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在混凝土抗裂指標(biāo)預(yù)測(cè)方面的可行性與可靠性。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,建立預(yù)測(cè)泡沫混凝土性能的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,期望通過(guò)輸入配合比主要參數(shù),得到泡沫混凝土強(qiáng)度及導(dǎo)熱性能的預(yù)測(cè)結(jié)果。將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練組和對(duì)照組,對(duì)訓(xùn)練組進(jìn)行非線(xiàn)性擬合,若擬合結(jié)果滿(mǎn)足誤差精度則模型建立完畢;通過(guò)擬合結(jié)果與對(duì)照組的比較,可驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明,bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠準(zhǔn)確擬合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用其泛化能力進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果與對(duì)照組的誤差小于8%,該模型具有很高的預(yù)測(cè)精度。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在模仿人腦處理問(wèn)題的過(guò)程中發(fā)展起來(lái)的新型智能信息處理理論,通過(guò)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及bp網(wǎng)絡(luò)的基本原理與特征的分析,建立了工程估價(jià)預(yù)測(cè)模型.

本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬能力代替?zhèn)鹘y(tǒng)的力學(xué)方法,對(duì)混凝土材料的循環(huán)本構(gòu)關(guān)系進(jìn)行了模擬研究.試驗(yàn)結(jié)果和模擬結(jié)果的比較說(shuō)明,該模型具有較高的精度和良好的泛化能力.為研究材料本構(gòu)特性提供了一條新的途徑.