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摘要
针对钢筋混凝土内部环境复杂，影响钢筋腐蚀程度的因素较多，而导致钢筋腐蚀程度测量精度不高的问题，利用改进天牛须算法（BAS）收敛特性快和全局搜索能力强的优势来初始BP神经网络的权值和阈值。从钢筋腐蚀机理出发，选取混凝土内部温度、湿度、CO2含量、pH、氯离子含量和腐蚀电位6个影响因素作为输入变量，钢筋腐蚀程度作为输出变量，建立了IBAS-BP预测模型，并利用实测输入数据进行仿真验证。结果表明：相较于BAS-BP、PSO-BP和GA-BP模型，IBAS-BP预测模型的收敛速率快，测试集的最大相对误差为0.025,决定系数为0.943 3;IBAS-BP预测模型能更精确地预测钢筋混凝土中钢筋的腐蚀程度。
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单位南京工业大学; 淮阴师范学院
