人工神经网络在混凝土冻融循环性能预测中的应用研究

摘要

本文在总结国内外关于混凝土冻融变化规律和人工神经网络最新研究进展的基础上，讨论了混凝土冻融破坏机理和影响因素以及人工神经网络在混凝土耐久性中的应用，为人工神经网络在混凝土冻融性能研究中的应用奠定了理论基础。
　　 论文工作主要包括以下几方面：
　　 1)讨论了混凝土冻融相关性能预测的研究背景、意义和国内外发展现状，总结了影响混凝土冻融性能破坏机理和主要因素，总结和分析了人工神经网络在混凝土耐久性等方面的应用。
　　 2)介绍了人工神经网络的发展进程及其基本原理，分析了人工神经网络的结构形式，并根据本文研究的具体问题，确定采用最为广泛和高效的BP神经网络结构形式。
　　 3)在认真总结和分析混凝土冻融影响因素和人工神经网络结构形式的基础上，利用MATLAB语言编写了在水灰比、水泥用量、应力比和冻融次数等因素影响下的混凝土冻融循环下的相对动弹性模量、立方体抗压强度、棱柱体抗压强度和双轴抗压强度的预测模型，并给出了误差曲线图。经试算和仿真结果对比，最终证明采用BP人工神经网络模型可以较好地进行混凝土的冻融变化规律的模拟，且在精度方面能满足使用要求。
　　 本文为人工神经网络在混凝土冻融性能以及预测模型的进一步研究与推广应用提供了一定的理论依据。

目录

1绪论

2混凝土冻融理论

3人工神经网络

4人工神经网络在混凝土抗冻性预测中的应用

5结论与展望

6致谢

参考文献

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