基于BP人工神经网络的再生骨料混凝土耐久性评估

摘要

针对再生骨料混凝土的耐久性评价与预测的研究并不少见，常规的预测模型主要基于某几项指标，形式因个人的理解不同而各异。人工神经网络模型用于解决输入、输出明确，而中间过程不明确的所谓“黑箱”或“暗箱”问题特别合适和有效。本文充分利用人工神经网络的优点，将BP人工神经网络模型应用于再生骨料混凝土的耐久性评估。研究水胶比、再生骨料掺量以及超细粉煤灰掺量等多因素对再生骨料混凝土耐久性的影响，建立再生骨料混凝土耐久性评估的人工神经网络模型。试验测试了三组强度和坍落度均较大的再生骨料混凝土耐久性指标，并与人工神经网络模型预测值作进行了对比分析，试验结果表明BP人工神经网络模型用于再生骨料混凝土耐久性评估可靠度较高，可为再生骨料混凝土配合比的优化设计提供参考。