基于遗传算法人工神经网络的超高性能混凝土密实度预测研究

作者：邓立贤; 刘康宁; 范定强

来源：城市建筑, 2020, 17(31): 139-150.

DOI：10.19892/j.cnki.csjz.2020.31.33

• 超高性能混凝土
• 遗传算法
• 人工神经网络
• 密实度

UHPC(超高性能混凝土)是一种新型的水泥基复合材料,利用颗粒间的紧密堆积以形成较高密实度的基体,实现了超凡的机械性能和耐久性能,使得其在工程中具有较大应用前景。为了预测不同配合比下的UHPC密实度,研究采用遗传算法人工神经网络技术进行建模,同时研究了密实度与UHPC性能的关系。结果表明:密实度对UHPC的机械性能和孔结构有显著影响,密实度越高,UHPC的机械性能越优异,孔隙率越低;利用GA-ANN模型可以有效预测不同配合比下的UHPC密实度,且具有较高的准确性和可靠性。

• 单位
  武汉理工大学; 土木工程与建筑学院