基于神经网络的聚合物透水混凝土抗折性能研究

为解决透水混凝土抗折性能较低问题,在满足透水性及抗压性要求的前提下,采用均匀试验法设计了11组不同配合比的试验并测定其28 d抗折强度,利用神经网络超强学习分析能力,建立以水泥用量、水用量、ST A(4.75~9.5 mm石子)、ST B(9.5~16 mm石子)、VAE(醋酸乙烯-乙烯)聚合物掺量、SAP聚合物掺量为输入,以聚合物透水混凝土的抗折性能为输出的5-8-8-1的BP神经网络模型,对透水混凝土的28 d抗折性能指标进行研究,从而对聚合物透水混凝土的配合比进行优化,找到满足路面结构抗折性能要求的适宜配比。