硫酸盐侵蚀混凝土中硫酸根离子分布的神经网络预测分析

基于BP神经网络算法,以硫酸盐侵蚀混凝土试验数据为训练样本,建立了考虑工作环境条件、硫酸盐溶液浓度、循环次数和侵蚀时间等影响因素的硫酸盐侵蚀混凝土中硫酸根离子沿侵蚀深度分布的内推与外推预测模型.经验证,该模型具有良好的预测效果,为混凝土结构的耐久性研究提供了新的途径.

应力状态下混凝土受硫酸盐侵蚀深度的神经网络预测分析

基于BP神经网络算法,以硫酸盐侵蚀混凝土试验数据为训练样本,建立了考虑硫酸盐侵蚀溶液浓度、混凝土拉压应力水平和侵蚀时间等影响因素的硫酸盐侵蚀混凝土深度的内推与外推预测模型.经验证,该模型具有良好的预测效果,为混凝土受硫酸盐侵蚀的耐久性研究提供了一种有效方法.

混凝土碳化深度的人工神经网络分析与预测

基于水灰比、碳化龄期、相对湿度以及抗压强度对混凝土碳化深度影响的试验研究成果,利用BP网络和RBF网络按内推与外推两种方式,对混凝土碳化深度进行分析与预测.通过两种网络的分析与预测性能比较,建议优先采用RBF网络进行内推预测,对于外推预测则只能采用BP网络.