混凝土强度模糊神经网络检测系统

为了提高检测精度,建立了模糊神经网络来综合评定结构的混凝土强度,充分利用了钻芯法和回弹法这两种常用混凝土测强方法的特点以及模糊神经网络的自学习、泛化和模糊逻辑推理功能。根据回弹值与钻芯值之间趋于幂函数关系的专家经验,将回弹值和钻芯值分别取常用对数作为模型的输入和输出,以提高建模精度。同时,模型参数采用一种混合学习算法确定,可以提高学习速度。实验结果表明,模型预测结果的平均相对误差为10.316%,相对标准差为12.895%,满足工程实际要求。该方法可以有效地映射出钻芯、回弹数据间复杂的非线性关系,为混凝土强度检测评定提供了一种有效的途径。