基于神经网络的UHPC力学性能预测模型

作者：张姣龙; 柳献; 朱洪波; 李晨; 袁勇

来源：混凝土, 2013, (03): 18-22+25.

• BP神经网络
• UHPC
• 力学性能
• 模型 BP neural network
• ultra high performance concrete
• mechanical behavior
• model

基于BP神经网络,建立了UHPC力学性能的预测模型,并利用相关试验数据验证模型的有效性。采用该模型系统研究了水胶比和聚羧酸减水剂掺量对于UHPC力学性能的影响,结果表明:在0.136~0.225的范围内,水胶比对UHPC力学性能的影响不显著,而且减水剂掺量越小,它的影响越不显著;聚羧酸减水剂掺量对UHPC力学性能的影响极为显著,掺量在0.7%左右的UHPC的力学性能最优。进一步通过试验验证了水胶比和聚羧酸减水剂掺量对UHPC力学性能的影响规律。对于今后UHPC的试配,在试验取得一定数据样本之后,能够通过该模型试验代替部分试配试验来减少试验工作量,同时为UHPC配合比设计和优化提供指导。

• 单位
  同济大学