基于神经网络的橡胶混凝土抗冻性预测

为了预测橡胶混凝土的冻融损伤破坏和抗冻性能,进行了橡胶混凝土的冻融试验.以112组试验数据为训练样本,建立了以橡胶粉掺量、水灰比和冻融循环次数为输入变量,相对动弹性模量为输出变量的橡胶混凝土抗冻性BP神经网络预测模型.预测值与实测值的对比结果表明,27个测试样本中88.9%的测试样本相对误差均小于3%,其余测试样本相对误差均未超过5%,该BP网络模型具有较强的预测能力,能够满足橡胶混凝土工程抗冻性预测的精度要求.

基于损伤理论的炉渣陶粒混凝土砌块抗冻性随机预测方法研究

随着科技的不断创新和发展,炉渣陶粒混凝土已经逐渐的走进人们的视野,人们对其投入的研究和探索越来越多,取得了一定的成果,尤其在炉渣陶粒混凝土砌块的抗冻性能研究方面已经取得长足的进步并获得了一定的实践经验。为了能够积累更加丰富的抗冻性理论和经验,以满足高寒天气条件的设计、施工等技术要求,非常有必要探索一种炉渣陶粒混凝土砌块抗冻性预测方法。在此要抛开传统的混凝土失效机理,在混凝土损伤力学理论的基础之上,对炉渣陶粒混凝土砌块抗冻性进行定量定性预测,通过建立相关的数学模型确定炉渣陶粒混凝土砌块抗冻性的预测方法。