基于人工神经网络的胶凝砂砾石材料力学性能研究

作者：方涛; 覃川; 李馥; 何异; 杨成; 金光日

来源：城市住宅, 2019, 26(07): 149-152.

• CSG
• 人工神经网络
• 影响因素
• 强度
• 预测模型

随着对胶凝砂砾石(CSG)材料力学性能研究的日亦增多及胶凝砂砾石坝(CSGDam)的推广应用,为阐述人工神经网络强度预测模型的技术方案,通过掺加纤维及选用不同胶凝材料用量、龄期等多种影响因子以正交试验方案设计配合比获得样本数据,有效建立评估预测系统。并结合回归方程对比分析,实测结果表明,预测准确率达95%以上,为CSG材料在工程上的进一步应用提供科学理论依据,且为今后人工神经网络理论在水利工程中进一步应用奠定了基础。

• 单位
  延边大学; 中建五局第三建设有限公司