基于拌和生产数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测

为解决混凝土生产中抗压强度试验周期长及工程管理存在滞后性的问题,提出了一种基于混凝土拌和生产实时监控数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测模型。以混凝土拌和生产中的8项物料生产称重数据和5项生产配比数据作为预测输入变量,建立200组混凝土拌和站生产监控数据和对应的抗压强度试验数据样本集,按照6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集;分别以C40配比混凝土拌和生产的8项物料称重数据和全部13项数据作为输入变量,进行混凝土28 d抗压强度预测,将预测结果与实际试验结果进行比较,验证所提出BP神经网络模型的预测效果。结果表明:所提出的BP神经网络混凝土强度预测模型能较好地实时预测混凝土28 d抗压强度,且相对误差优于利用7 d抗压强度试验数据估算值;8项物料称重数据作为输入变量的BP神经网络预测模型预测精度更好,平均绝对百分比误差为0.82%,均方根误差为0.52 MPa;利用不同拌和站C20配比、C30配比混凝土拌和生产监控数据对8项输入变量BP神经网络混凝土抗压强度预测模型进行适应性验证可知,其预测平均绝对误差均在0.5 MPa之内,平均绝对百分比误差均小于2%,与C40配比预测误差一致;该预测模型充分挖掘了混凝土拌和站生产实时监控数据的价值,实现了传统混凝土抗压试验结果提前化,对提高工程建设质量水平具有重要意义。

沥青混合料拌和生产技术管理中容易忽略的几个重要环节

以提高沥青混合料拌和生产质量为出发点,对沥青混合料拌和生产过程中容易忽略但又特别重要的几个技术管理环节进行阐述,提出"加强目标配合比的现场控制、重视热料仓取样的代表性、做好油石比的对比和标定工作"等细节控制措施,具有一定的理论和实际意义。

浅谈水工混凝土拌和生产质量控制与管理

嘉陵江苍溪航电枢纽左岸工程施工,为保证混凝土工程质量,工地试验室在进场原材料质量检验及混凝土拌和生产质量管理等方面,采取了一系列措施,对混凝土拌和生产进行了控制与管理。

浅谈机械拌和设备材料对沥青混合料生产质量的影响

结合施工实践,对影响沥青混合料生产质量的设备和材料因素进行了分析,并提出相应的管理措施.

浅谈工地试验室在高速铁路标准化拌和站生产中的作用及管理

通过工地试验室严格的混凝土生产过程控制和科学的技术管理，使拌和站生产的混凝土质量充分满足国家及铁路相关规范、规程、标准要求，以实现铁路工程建设质量优良为目标。保证拌和站的标准化建设及混凝土生产质量，适应现场混凝土生产和施工管理。

ZYZ-92型沥青路面综合养护车

本文分析了国内外养护车的现状 ,介绍了ZYZ -

沥青混合料配合比调试过程中常见问题解析

沥青混合料设计对沥青砼使用性能影响很大,本文通过从原材料控制、优良拌和设备选用,冷、热料仓供料调试,筛孔尺寸选择分析对配合比设计的影响进而提出生产拌和中应注意的事项。

稳定土拌和站安全风险分析与控制

稳定土厂拌设备是当前高等级公路修筑中的一种高效能路面基层拌合机械,其结构庞大、配套部件众多,多年来一直属于高风险作业设备。本文对稳定土拌和站自身特点和各种因素所产生的安全风险进行了分析,结合多年生产工作经验,对上述问题制定了预防措施。