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自密实混凝土性能预测的神经网络模型 被引量:5

A Neural Network Model for Predicting Performance of Self-compacting Concrete
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摘要 自密实混凝土具有优异的工作性能,但目前还没有有效的配比数学模型.为此,在自密实混凝土配比试验的基础上,利用神经网络理论,建立了自密实混凝土性能预测的神经网络模型.计算结果表明,用人工神经网络方法预测自密实混凝土的性能是可行的,能满足工程实际的要求. Self-compacting concrete has excellent working performance, but up to now there hasn't been an effective mathematical model of the ratio of mixing such concrete. This paper, based on self-compacting concrete ratio tests and neural network theory, builds a neural network model for predicting the performance of self-compacting concrete. The calculation results show that predicting the performance of self-compacting concrete by an artificial neural network is feasible and can meet the practical needs of engineering.
作者 李本强
出处 《五邑大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第2期11-13,共3页 Journal of Wuyi University(Natural Science Edition)
关键词 结构工程 实混凝土性能 人工神经网络 预测 structural engineering concrete performance artificial neural network prediction
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参考文献4

二级参考文献15

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共引文献34

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