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在传统预测混凝土强度的基础上,提出一种基于人工智能的新的预测方法,建立了两种神经网络模型:BP神经网络和RBF神经网络,实现了从新拌混凝土成分及其特性到硬化后混凝土强度之间的复杂的非线性映射。通过对试验数据的学习,网络结构可以早期预测混凝土28d抗压强度。另外,还利用BP神经网络模拟分析了混凝土成分质和量的变化对抗压强度的影响,其结果符合已知的经典混凝土强度变化规律,表明神经网络模型具有较高的精度和较强的泛化能力。 相似文献
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在传统预测混凝土强度的基础上,提出一种基于人工智能的新的预测方法,建立了两种神经网络模型:BP神经网络和RBF神经网络,实现了从新拌混凝土成分及其特性到硬化后混凝土强度之间的复杂的非线性映射.通过对试验数据的学习,网络结构可以早期预测混凝土28d抗压强度.另外,还利用BP神经网络模拟分析了混凝土成分质和量的变化对抗压强度的影响,其结果符合已知的经典混凝土强度变化规律,表明神经网络模型具有较高的精度和较强的泛化能力. 相似文献
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神经网络法在混凝土强度研究中的应用 总被引:8,自引:1,他引:7
讨论了如何应用人工神经网络(ANN)的方法预测混凝土抗压强度,详细论述了采用BP算法建立混凝土抗压强度神经网络模型的过程,以及在活化剂作用下高掺量粉煤灰混凝土的强度效应,仿真结果表明,通过学习,BP网络可成功地建立非线性的强度模型,预测强度可达到较高精度。 相似文献
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介绍了应用均匀设计理论设计碳纤维混凝土配方的方法,通过所得到的试验数据,运用人工神经网络(ANN)的方法预测碳纤维混凝土抗压强度和劈裂抗拉强度;阐述了采用BP算法建立碳纤维混凝土抗压强度神经网络模型的过程,仿真结果表明,BP网络可成功地建立非线性的强度模型,预测强度可达到较高精度。 相似文献
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通过建立改进的BP和RBF两种神经网络模型,对混凝土的强度进行预测,将预测值与常规BP神经网络模型预测结果进行了比较,研究表明,改进的BP和RBF的神经网络模型能够充分考虑影响混凝土强度的各种因素,在强度预测中具有广泛的应用前景。 相似文献
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由于影响混凝土抗压强度的因素众多,且抗压强度与各影响因素之间的关系是一种复杂的非线性问题,采用了机器学习的方法较好地对混凝土抗压强度做出预测,研究采用BP和GA-BP两种神经网络分别对混凝土28 d抗压强度进行预测并进行分析,其中输入层的参数为水泥、炉渣、粉煤灰、水、减水剂、粗骨料和细骨料的用量。结果表明:与BP神经网络式相比,GA-BP神经网络预测值与实测值更为吻合,平均误差率减少了43%,有更好的预测能力。同时研究采用灰色关联算法对输入层进行敏感性分析,表明粗骨料用量的改变对28 d混凝土抗压强度的影响最大,并且在输入层删除敏感性较低的参数后,神经网络的预测效果有进一步提高。研究还通过GA-BP神经网络寻最优值对当混凝土强度达到最大值时,输入层各影响因素的数值进行了预测,为混凝土的抗压强度预测和配合比设计提供了分析方法且该神经网络对试验有较好的导向作用。 相似文献
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高强混凝土强度预测的支持向量机模型及应用 总被引:1,自引:1,他引:0
高强混凝土的强度受多种因素的影响,其强度的预测是一个动态性的系统工程。采用支持向量机理论,建立了高强混凝土的强度预测的支持向量机预测模型。并将该模型计算结果与实测混凝土28 d抗压强度、BP网络计算的强度、RBF径向基函数神经网络计算的强度、线性回归模型计算的强度、非线性回归模型计算的强度进行比较。研究表明:预测结果与实测结果吻合较好,较线性回归和神经网络预测精度高,为高强混凝土的强度预测提供了一条新途径。 相似文献
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人工神经网络技术综合考虑了掺活化煤矸石混凝土强度的各种影响因素,可用于预测混凝土强度.选取了掺活化煤矸石粉混凝土配料中7个主要因素作为输入值,混凝土28d强度作为输出值,建立起混凝土强度预测BP网络模型,进而对掺活化煤矸石配合比强度试验数据进行分析预测,效果良好.结果表明该方法用于掺矿物掺合料混凝土强度预测方面是可行的. 相似文献
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A neural network approach to model the strength of concrete under triaxial stresses is presented in this paper. A radial basis function neural network (RBFNN) and a backpropagation neural network (BPNN) are used for training and testing the experimental data in order to acquire the failure criterion of concrete strength. Unlike the traditional regression analyses where the explicit forms of the equation must be defined first, the neural network approach provides a general form of strength envelope. The study shows that the RBFNN model provides better prediction than the BPNN model. Parametric studies on both models are carried out to find the best neural network structure. Finally, a comparison study between the neural network model and two regression models is made. 相似文献
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BP神经网络方法由于综合考虑了再生混凝土强度的各种影响因素,能够实现非线性关系,可以用于再生混凝土强度预测.为克服传统BP网络收敛速度慢、易出现麻痹现象等不足.研究采用L-M算法来改进传统的BP神经网络,仿真结果表明,该方法简单可行,搜索速度快,预测结果可靠、精度高. 相似文献
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Tuan Nguyen Alireza Kashani Tuan Ngo Stphane Bordas 《Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering》2019,34(4):316-332
The article presents a deep neural network model for the prediction of the compressive strength of foamed concrete. A new, high‐order neuron was developed for the deep neural network model to improve the performance of the model. Moreover, the cross‐entropy cost function and rectified linear unit activation function were employed to enhance the performance of the model. The present model was then applied to predict the compressive strength of foamed concrete through a given data set, and the obtained results were compared with other machine learning methods including conventional artificial neural network (C‐ANN) and second‐order artificial neural network (SO‐ANN). To further validate the proposed model, a new data set from the laboratory and a given data set of high‐performance concrete were used to obtain a higher degree of confidence in the prediction. It is shown that the proposed model obtained a better prediction, compared to other methods. In contrast to C‐ANN and SO‐ANN, the proposed model can genuinely improve its performance when training a deep neural network model with multiple hidden layers. A sensitivity analysis was conducted to investigate the effects of the input variables on the compressive strength. The results indicated that the compressive strength of foamed concrete is greatly affected by density, followed by the water‐to‐cement and sand‐to‐cement ratios. By providing a reliable prediction tool, the proposed model can aid researchers and engineers in mixture design optimization of foamed concrete. 相似文献
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粉煤灰混凝土强度预测是一个典型的多变量,非线性系统。现在预测的方法准确性较差,难以在实际中被普遍应用。本文将模糊理论与神经网络相结合,综合利用二者的优点,进行粉煤灰混凝土强度的建模与预测。 相似文献
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对再生骨料透水混凝土(RAPC)4项关键性能指标(抗压强度、劈拉强度、孔隙率及透水系数)进行了统计分析,发现这4项性能指标均基本服从正态分布规律;同时建立了RAPC宏观性能的统计规律与内在联系.在此基础上,基于人工神经网络方法,运用Python软件建立了基于BP神经网络的RAPC性能预测模型,并对上述关键性能指标进行了相互预测分析.结果表明:4项性能指标的模型预测值平均相对误差均在10%以内,预测精度较高,表明RAPC的透水性能与强度性能之间具有内在的反向关联关系,并具备可预测性. 相似文献
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针对大体积混凝土温度场的非稳态特性,提出了一种基于BP人工神经网络的温升预测模型,介绍了BP神经网络预测方法在工程中的应用,预测结果表明,该模型收敛速度快,预测精度较高,从而实现了对大体积混凝土温升的准确预测。 相似文献