基于BP神经网络的自密实清水混凝土性能预测研究

针对自密实清水混凝土试验周期长、表观性能影响因素多等问题，应用BP神经网络对其性能预测，有效减少试验量，快速找出外加剂最优掺量。基于BP神经网络卓越的非线性处理功能，将减水剂、消泡剂、引气剂、坍落度作为输入变量，自密实清水混凝土的7 d抗压强度、扩展度、气孔面积、色差作为输出变量，建立含有2层隐含层的BP神经网络模型，利用试验所得12组数据，预测自密实清水混凝土的性能，将预测值与试验值进行比较，确保模型高精确度。结果表明：神经网络模型预测结果良好，强度预测的相对误差最高达到10.8%，其余均在10%以下，其中第11组的混凝土性能最优，预测与实际结果相吻合。