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用神经网络理论进行纤维水泥砼的配合比设计 被引量:1

RESEARCH ON MIX RATIO DESIGN OF FIBER CEMENT CONCRETE IN BRIDGE DECK PAVEMENT WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK THEORY
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摘要 根据公路桥梁桥面铺装对纤维水泥砼的使用性能要求,将一批试验数据作为样本,通过神经网络对其进行学习和训练,得到了相应的神经网络权值矩阵和阈值向量.计算结果与实际试验结果的对比表明,采取本文方法可以提高纤维水泥砼配合比的设计效率. A design method for the fiber cement concrete mix ratio in highway bridge deck pavements is presented by means of the artificial neural network theory. The weight matrices and bias vectors in accordance with input neurons and output ones can be obtained by learning and training a set of specimens, which come from the lab test. The calculating results in the paper have a good agreement with the test data and therefore the present method can be used efficiently in practice.
出处 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期35-39,共5页 Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition)
关键词 神经网络 配合比 纤维水泥混凝土 桥梁 桥面铺装 bridge deck pavement fiber cement concrete artificial neural network mix ratio design of materials
  • 相关文献

参考文献3

  • 1严家及.道路建筑材料,第2版[M].北京:人民交通出版社,1997..
  • 2严家及,道路建筑材料(第2版),1997年
  • 3焦李成,神经网络的应用与实现,1993年

同被引文献13

引证文献1

二级引证文献3

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