再生混凝土性能的bp神经网络预测

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1、学校代码10459学号或申请号201212212428密级硕士学位论文再生混凝土性能的BP神经网络预测作者姓名：李冉导师姓名：郝彤教授学科门类：工学专业名称：结构工程培养院系：土木工程学院完成时间：2015年5月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterPerformancePredictionofRecycledConcretebasedonBPneutralnetworkByRanLiSupervisor:Prof.TongHaoStru

2、cturalEngineeringSchoolofCivilEngineeringMay2015原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：日期：年月日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，

3、同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：日期：年月日摘要摘要随着我国城镇化进程加快，每年产生的建筑垃圾总量会达到几十亿吨。对这些建筑垃圾循环再生利用，用于替代混凝土原材料中天然砂石骨料，既能减轻混凝土原材料

4、的自然资源短缺的问题，又能减轻对环境的污染，同时能降低生产成本，提高经济和社会效益。因此，再生混凝土性能的研究和利用符合可持续发展的要求，具有极大的现实意义。由于再生混凝土原材料的复杂性，其性能指标不像普通混凝土那样有比较成熟的理论和经验公式，除了要考虑配合比因素外，必须要考虑再生骨料的种类及取代率等因素。本文利用BP神经网络来预测再生混凝土的坍落度、抗压强度和弹性模量。结合本课题组及国内外学者试验研究数据，对再生混凝土基本性能的主要影响因素进行分析，选取再生粗骨料的表观密度、吸水率、压碎指标、水泥用量、砂率、再

5、生粗骨料取代率、水灰比7个主要因素作为BP网络的输入参数，以坍落度、28d抗压强度、弹性模量为输出参数，建立7-20-3的BP神经网络模型来实现非线性映射。研究表明：本文建立的BP网络模型，根据再生混凝土配合比和再生骨料性能的数据可以较为准确的预测出再生混凝土的坍落度、28d抗压强度和弹性模量。同时，也可以利用建立的再生混凝土性能的BP网络模型分析各主要影响因素与再生混凝土性能的变化趋势，为工程实践提供理论指导。该模型的成功运用和推广可以实现再生混凝土基本性能的早期预测，避免再生混凝土前期试配和后期试验带来的人力

6、物力资源的浪费，可以降低生产成本，节约自然资源，给社会带来显著的经济效益，具有极大的研究和应用前景。关键词：再生混凝土；BP神经网络；坍落度；抗压强度；弹性模量IAbstractAbstractAsChina'surbanizationprocessaccelerated,thetotalamountofconstructionwastegeneratedeachyear,whichwillreachbillionsoftons.Theseconstructionwasterecyclinguse,willred

7、ucetheexploitationofresourcesduetodamagecausedbysandandgravelaggregate,butalsosolvetheproblemofconstructionwaste,reduceenvironmentalpollution,andreduceproductioncostsandimprovetheeconomicandsocialbenefits.Therefore,recycledconcretetechnologyresearchandutiliza

8、tionisaneffectivewaytoconserveresourcesandprotecttheecology,itsperformanceisnotasarelativelymaturetheoryandempiricalformulaofordinaryconcrete,inadditiontoconsideringmixingratiofactors,the