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多因素作用下混凝土寿命的BP神经网络预测
多因素作用下混凝土寿命的B P 神经网络预测/ 刘斯凤等 ·85 ·
多因素作用下混凝土寿命的B P 神经网络预测
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刘斯凤 , 邢 锋
( 1 同济大学先进土木工程材料教育部重点实验室 ,上海 200092 ; 2 深圳大学深圳市土木工程耐久性重点实验室 ,深圳 5 18060)
摘要 影响混凝土及其结构使用寿命的因素主要包括荷载和 自然环境的变化 ,它们对混凝土结构使用寿命的
影响过程是错综复杂的 ,难以用准确的数学式表达 。人工神经网络方法具有无需输入变量与输出变量间复杂的相关
假设 ,也无需确定各种计算参数 ,从而以消除计算参数确定过程中产生的计算误差的特点 ,使得其在土木结构工程耐
久性方面具有广泛的应用 。采用动量 - 自适应学习速率调整算法以及规则化调整对 B P 神经网络的泛化能力进行了
改进 ,使其误差平方和达到 0 . 0009 18 ,提高了B P 神经网络的泛化能力 ;并用改进的B P 神经网络对荷载 - 复合离子
- 干湿交替作用下混凝土材料的使用寿命进行了预测 ,避免了在确定计算参数过程中所产生的计算误差 ,拓宽了多
因素作用下结构混凝土寿命预测新方法 。
人工神经网络 混凝土 多因素 寿命
关键词
中图分类号 : TU 528 . 0 文献标识码 :A
Appl ication of BP Artif icial Neural Net work Model ing in Service L if e
Prediction of Concrete under Multifactors
L IU Sif eng1 , XIN G Feng2
( 1 Key L aboratory of A dvance Civil Engineering Mat erial s of Education of Mini st ry , Tongj i U niver sit y ,Shanghai 200092 ;
2 Shenzhen Key L ab on Durabilit y of Civil Engineering ,Shenzhen U niver sirt y , Shenzhen 5 18060)
Abstract The diffu sion mechani sm of load and t he ambient condition i s difficult to give a mat hematic exp ression
accurat ely . Artificial Neural Network s (ANN) have received increa sing att ention for u se in p redicting t he p rop ert y of
mat erial s in civil engineering . The tot al chloride concent ration of different dep t h s in concret e under going load and t he
ambient condition govern s t he service life of such concret e . Thi s st udy investigat es t he u sabilit y of B P artificial neural
network s (ANN)
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