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改进的BP模型在混凝土早期弹性模量中的应用
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1
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摘要
混凝土的早期弹性模量对施工的进度和工程的可靠度有重要的影响。文章利用人工神经网络的非线性映射能力,在测定混凝土早期强度的基础上利用改进的BP神经网络对其弹性模型进行预测。经过计算结果的检验,证明该模型是可行的,对今后混凝土性能方面的预测具有借鉴意义。
作者
王夏楠
王吉超
机构地区
安阳工学院土木与建筑工程学院
出处
《企业技术开发(下旬刊)》
2013年第4期22-23,共2页
Technological Development of Enterprise
关键词
BP神经网络
弹性模量
混凝土
预测
分类号
TU528.1 [建筑科学—建筑技术科学]
引文网络
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顾章川,陈梦成,许开成.
混凝土弹性模量预测试验研究[J]
.混凝土,2011(5):30-32.
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2
邱凯.
混凝土早期弹性模量变化规律试验研究[J]
.试验技术与试验机,2007,47(2):29-31.
被引量:3
3
飞思科技产品研发中心.神经网络理论与MATLAB 7实现[M]北京:电子工业出版社,2005.
4
莫勇刚,丁德馨,肖猛.
改进的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用[J]
.矿冶,2006,15(2):9-12.
被引量:12
5
徐智棋,陈邦红,徐智龙.
混凝土早期弹性模量的预测RBF模型[J]
.混凝土,2010(8):41-42.
被引量:2
6
陈双.
基于BP神经网络的混凝土早期弹性模量的预测[J]
.电脑知识与技术(过刊),2011,17(3X):1855-1856.
被引量:1
二级参考文献
20
1
陆春勇.
弹性模量在混凝土缺陷检测中的试验研究[J]
.山西建筑,2007(7):96-98.
被引量:6
2
郑建军,周欣竹,姜璐.
混凝土杨氏模量预测的三相复合球模型[J]
.复合材料学报,2005,22(1):102-107.
被引量:17
3
冯夏庭,王泳嘉,卢世宗.
边坡稳定性的神经网络估计[J]
.工程地质学报,1995,3(4):54-61.
被引量:114
4
李骁春,吴胜兴.
早期混凝土超声波测试研究进展[J]
.混凝土与水泥制品,2006(3):11-13.
被引量:6
5
樊华,宋启根.
用统计连续理论研究混凝土的力学性能[J]
.东南大学学报(自然科学版),1996,26(6):64-68.
被引量:2
6
夏元友,李新平,朱瑞赓.
基于人工神经网络的边坡稳定性工程地质评价方法[J]
.岩土力学,1996,17(3):27-33.
被引量:52
7
严家级.道路建筑材料[M].北京:人民交通出版社,2001.
8
MARKWORTH A J ,SAUNDERS J H.A model of structure optimization for a functionally graded material[J].MaterLett,1995 17(22,):103-107.
9
CHRISTENSEN R M, LO K H.Solutions for effective shear properties in three sphere and cylinder models[J].J Meeh Phys Solids, 1979,27: 315-330,.
10
MORI T ,TANAKA K.Average stress in matrix and average of materials with misfitting inclusions[J].Acta.Metall, 1973(21) :571-574.
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21
1
晏艳阳,李波.
基于神经网络的湖南省上市公司信用评价[J]
.金融经济,2007(18):131-132.
2
徐军,李亮,戴春阳.
两种神经网络模型在边坡稳定性分析中的应用[J]
.人民长江,2007,38(6):80-82.
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3
折学森,董秀坤,高世君.
基于熵权属性识别模型的路堑边坡稳定性评价[J]
.路基工程,2008(1):3-4.
被引量:5
4
张玉灯,郑俊.
BP和RBF神经网络在边坡稳定性评价中的应用[J]
.灾害与防治工程,2008(1):47-52.
被引量:4
5
张晨,陈剑平,肖云华.
基于神经网络对有限元强度折减法分析[J]
.吉林大学学报(地球科学版),2009,39(1):114-118.
被引量:8
6
朱煜峰,周世健,朱国根,鲁铁定.
基于神经网络铀矿边坡稳定性分析[J]
.金属矿山,2009,38(6):29-31.
被引量:2
7
谷复光,王清,张晨.
基于投影寻踪与可拓学方法的泥石流危险度评价[J]
.吉林大学学报(地球科学版),2010,40(2):373-377.
被引量:28
8
肖玲莉,王悦.
基于属性识别模型的边坡稳定性评价[J]
.价值工程,2010,29(6):130-131.
被引量:1
9
张晨,王清,张文,谷复光.
基于神经网络对泥石流危险范围的研究[J]
.哈尔滨工业大学学报,2010,42(10):1642-1645.
被引量:9
10
朱博浩,周栋,陈首学,王莉.
用L-M法改进的BP神经网络评价边坡稳定性[J]
.西部探矿工程,2011,23(10):21-24.
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夏正武.
再生混凝土的基本力学性能试验研究[J]
.西部探矿工程,2006,18(8):253-255.
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肖建庄,李佳彬,孙振平,郝眩明.
再生混凝土的抗压强度研究[J]
.同济大学学报(自然科学版),2004,32(12):1558-1561.
被引量:297
3
肖建庄,李佳彬.
再生混凝土强度指标之间换算关系的研究[J]
.建筑材料学报,2005,8(2):197-201.
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胡敏萍.
不同取代率再生粗骨料混凝土的力学性能[J]
.混凝土,2007(2):52-54.
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夏雄,王逸波,易磊,朱平华.
再生混凝土保温砌块研究进展[J]
.混凝土,2016(3):135-139.
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闫春岭,赵韩菲,田彦歌.
再生粗骨料混凝土的抗压强度正交试验分析[J]
.河南理工大学学报(自然科学版),2016,35(5):738-744.
被引量:9
7
史才军,曹芷杰,谢昭彬.
再生混凝土力学性能的研究进展[J]
.材料导报,2016,30(23):96-103.
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8
孙冰,肖茁良,陈露辉,李一鸣,蒲华乔.
再生混凝土力学性能研究进展[J]
.硅酸盐通报,2017,36(2):497-502.
被引量:33
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梁炯丰,严兰兰,胡鹏,杨勇.
BP神经网络在再生混凝土强度预测中的应用[J]
.混凝土,2017(6):9-12.
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1
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闫春岭,刘德龙,闫世龙,王振豪.
改进BP神经网络的再生粗骨料混凝土强度预测[J]
.水泥工程,2020(1):87-89.
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吴景芝.
地方水利工程粗骨料检测发现的问题与解决措施[J]
.建筑与预算,2022(3):40-42.
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张玉箫.
BP神经网络在混凝土性能预测中的研究进展[J]
.安徽建筑,2024,31(2):80-82.
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卢海林,王鑫.
改进的BP神经网络在单桩竖向承载力预测中的应用[J]
.长江大学学报(自然科学版),2005,2(7):267-269.
被引量:3
2
焦莉,刘明,李宏男.
利用改进的BP神经网络预测烧结砖的抗压强度[J]
.建筑材料学报,2005,8(3):284-288.
3
李庆丰,彭刚,李黎.
人工神经网络对结构动力响应的预测[J]
.三峡大学学报(自然科学版),2003,25(3):215-217.
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麻凤海,杨维,杨帆,于晓曦.
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.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2004,23(2):191-193.
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5
卢春玲,王强.
三种神经网络在混凝土强度预测中的应用[J]
.山西建筑,2006,32(19):153-154.
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常晓珂,夏凊,晋欣桥.
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.建筑热能通风空调,2003,22(1):5-7.
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刘旭强,吴金池.
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.建筑技术开发,2008,35(10):60-62.
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