基于MATLAB7.2神经网络工具箱的混凝土抗压强度预测

为最大限度地利用回弹法和超声波法混凝土抗压强度非破损检测试验数据,应用通用数学软件Mat-lab7.2神经网络工具箱中的BP人工神经网络(BP-ANN)算法,通过优化网络结构和隐层节点数量建立了拓扑结构为2-10-1的BP-ANN模型;将其充分训练后,用于混凝土抗压强度预测。分析结果表明,混凝土抗压强度预测值与实测值的误差小于5.0%,能够满足工程需要;BP-ANN预测能力较强,具有一定的工程应用价值。     

回弹-超声波综合法混凝土抗压强度非破损检测研究

应用本地区典型混凝土原材料制作6种不同强度等级的混凝土标准试件,并按照现行相关技术规程要求分别进行了回弹法和超声波法混凝土抗压强度非破损检测试验。应用大型通用数学软件Matlab7.0多种不同类型函数的回归优化分析,建立了反映回弹值、声速值及回弹-声速值与混凝土抗压强度之间相关关系的测强曲线。结果表明,与现有回弹法或超声波法等单一检测法相比,所建立的混凝土抗压强度非破损二元对数型测强曲线精度较高,宜在本地区优先采用。