BP神经网络在再生混凝土强度预测中的应用

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1、2017年第6期(总第332期)混凝土理论研究Number6in2017(TotalNo.332)ConcreteTHEORETICALRESEARCHdoi:10.3969/j.issn.1002-3550.2017.06.003BP神经网络在再生混凝土强度预测中的应用梁炯丰1a,b,严兰兰2,胡鹏1a,b,杨勇1a,b(1.东华理工大学a.江西省新能源工艺与装备工程技术研究中心;b.建筑工程学院,江西南昌330013;2.江西杭萧钢构股份有限公司,江西南昌330013)摘要:为了提供早期预测再生粗骨料混凝土强度的有效方法,从8篇文献中收集了47组样本,借助MatlabR2015

2、a平台,基于BP神经网络,建立了以单位体积的水、水泥、砂、碎石、再生粗骨料用量作为输入,以再生混凝土28d棱柱体抗压强度作为输出的含单隐层的3层神经网络模型,其结构为5-21-1。对网络进行训练后的仿真结果表明,预测的最大相对误差为18.69%,预测误差小于5%的占样本总量的78.72%。预测结果表明用BP神经网络模型预测再生混凝土的强度是可行的。关键词:BP神经网络;再生粗骨料;再生混凝土;强度;预测中图分类号:TU528.01文献标志码:A文章编号:1002-3550(2017)06-0009-04ApplicationofBPneuralnetworkinforecastto

3、recycledconcretestrengthLIANGJiongfeng1a,b,YANLanlan2,HUPeng1a,b,YANGYong1a,b(1a.JiangxiEngineeringResearchCenterofProcessandEquipmentforNewEnergy;b.FacultyofCivilandArchitectureEngineering,EastChinaInstituteofTechnology,Nanchang330013,China;2.JiangxiHangxiaoSteelStructureCo.,Ltd.,Nanchang3300

4、13,China)Abstract:Itaimsatprovidinganeffectivemethodforearlypredictionofrecycledcoarseaggregateconcretestrength.Wecollect47setsofdatafrom8differentpublishedliteraturesources.WithMatlabR2015aplatform,basedonBPneuralnetwork,weestablishathree-layerneuralnetworkmodelwithasinglehiddenlayerwhichstru

5、ctureis5-21-1.Theinputparametersaretheperunitvolumeofwater,cement,sand,gravel,recycledcoarseaggregate.Theoutputisthe28dprismcompressivestrength.Thesimulationresultsaftertrainingshowthatthepredictedmaximumrelativeerroris18.69%,thepredictionerrorwhichlessthan5%accountedfor78.72%ofthetotalsample.

6、ThepredicitonresultsshowthatBPneuralnetworkhasgoodpotentialtobeusedasatoolforpredictingthecompressivestrengthofrecycledaggregateconcrete.Keywords:BPneuralnetwork;recycledcoarseaggregate;recycledconcrete;strength;forecast废弃的混凝土块是可以重新利用的,将其破碎、清洗、0引言分级,然后按照一定比例与极配进行混合,形成的材料称在建筑工程中,混凝土是用量最大的人工建筑材料

7、,而为再生骨料。在配制混凝土时,将砂石等天然骨料(主要是粗骨料又是混凝土中比例最大的组成部分[1]。随着我国经粗骨料)中的部分或全部用再生骨料替代,再加入水泥、水济的发展,社会的进步,以及城市化进程的加快和城市建等,得到的混凝土称为再生粗骨料混凝土,或简称再生混设规模的扩大,全国各地的建筑工程量都在持续增加,混凝凝土。对再生混凝土进行开发和利用对于保护环境、节约资土用量随之急剧上升,这种现状直接导致粗骨料成为我国源、发展生态建筑具有重要意义,因此对于再生混凝土的的紧缺

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