基于BP神经网络的自密实混凝土梁受弯承载力预测

采用神经网络方法对自密实混凝土受弯梁的正截面承载力进行模拟。以影响自密实混凝土梁受弯承载力的主要因素(抗压强度、截面尺寸、配筋率等)为参数,以构件的受弯极限承载力为网络输出,建立多层前馈神经网络来描述其非线性关系。利用不同研究者的32组试验数据对网络进行训练和测试。测试表明,建立的神经网络模型对32组试验数据具有良好的模拟精度,可作为预测自密实混凝土梁受弯承载力的一种新的计算方法。     

人工神经网络在海运量预测中的应用

人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的数学模型,广泛应用于自动控制、模式识别等领域.本文首先简单的介绍了人工神经网络的相关理论,接着重点分析了BP神经网络预测应用的基本原理,并通过某货物海运量的实例建立BP神经网络时序模型预测未来运量,最后对预测结果和BP网络结构性能进行分析.     

自密实高性能混凝土研究与应用现状

自密实高性能混凝土是采用现代混凝土技术生产的新型高技术混凝土，是一种高性能混凝土．本文对自密实高性能混凝土的特点、发展历史进行了介绍，重点分析了研究与应用现状，对自密实高性能混凝土的进一步研究作了展望。     

自密实混凝土在水泥厂生料库工程中的应用

21世纪将是高性能混凝土（HPC）发展的时代,本文简要介绍了自密实混凝土在水泥厂生料库工程锥环梁部位的应用。工程实践证明,采用自密实混凝土浇筑钢筋混凝土构件中钢筋密集部位效果好,具有良好的经济和社会效益。     

高性能与自密实混凝土技术在琴台大剧院中的应用

作为第八届中国艺术节的主会场,琴台大剧院工程是国家的重点工程.由于工程的复杂性,使得超长、超大面积及大体积混凝土是本工程结构的重要特点,其裂缝控制、混凝土的耐久性能成为了工程施工的重点与难点.为此,针对工程中所选用的材料情况,通过试验研究,制定出了能较好满足工程实际所需的高性能与自密实混凝土配合方案与施工方法,为工程质量的确保提供了技术上的支持.     

自密实混凝土的应用初探

自密实混凝土因其自身具有的多种优越性已被越来越多地应用于各工程领域中，本文介绍了自密实混凝土的产生及发展情况，并结合工程实践对其应用进行了探讨，供同行参考。     

C40自密实混凝土在大跨度横梁中的应用

文章以实验的方法对C40自密实混凝土在大跨度横梁中的应用做了分析,得出其操作法是可行的。     

神经网络在活性粉末混凝土强度预测中的应用

介绍了神经网络中的BP网络的模型及其学习算法原理，并将其应用于活性粉末混凝土强度预测。基于MATLAB神经网络工具箱，进行了结果分析，发现应用该网络在活性粉末混凝土(RPC)强度预测方面具有很高的精度，可以用来对高强度混凝土强度进行预测；结果表明，神经网络方法是一种可以定量分析、简便易行的预测方法，随着新型建筑材料科学领域各种实验数据不断丰富完善，计算机语言的发展，神经网络可为广大技术人员提供科学的理论分析方法，指导生产实践。     

自密实混凝土的应用

自密实混凝土因其在使用过程中无需振捣,完全依靠自身重力作用,并且具有高度流动性和填充能力受到社会建筑行业的重视.自密实混凝土在一些特殊的工程环境条件下课发挥普通混凝土所不具有的性能.自密实混凝土的弹性模量也比普通混凝土的弹性模量要低,保障了其具有很好的抗压强度.因此,自密实混凝土由于这些适用于各类混凝土结构和施工条件独具特色的性能和优势被各国学者所看好,被认为是混凝土将来的必然发展趋势之一.该文将对自密实混凝土性能及应用进行简单介绍.     

自密实混凝土在赣州东河大桥加固中的应用

通过自密实混凝土在赣州东河大桥加固改造工程中研究与应用,对自密实混凝土原材料及配合比的选择以及自密实混凝土生产与施工关键过程质量控制等问题进行总结。     

人工神经网络在钢管核心柱设计参数预报中应用

探索运用人工神经网络对截面核心用钢管混凝土增强的高强混凝土柱的力学性能进行评估的可能性，利用该柱抗震性能试验的结果，训练一个三层BP网络，进行了柱抗震延性的预报，预报值和试验值吻合良好，进而利用该网络模型2分析了各种参数对柱延性的影响，表明采用钢管混凝土做核心对改善高强混凝土柱的抗震性能有很好的效果。     

普通混凝土强度预测的BP神经网络模型

在分析普通混凝土强度影响因素基础上 ,选取混凝土配料中 7个因素作为输入值 ,混凝土2 8d强度作为输出值建立了混凝土强度预测的 BP网络模型。讨论了模型的学习样本、网络参数对预测精度的影响 ,选出最佳网络参数配置。实例证明模型预测精度高。     

自密实混凝土与老混凝土粘结面的抗剪试验研究

以自密实混凝土为新混凝土,选取Z形试件作为新老混凝土粘结面抗剪性能试件和整体伴随试件.在万能压力机上进行直剪试验,对自密实混凝土与老混凝土粘结面的抗剪性能进行研究.对照前人有关普通混凝土的试验结果,比较自密实混凝土和普通混凝土与老混凝土的粘结面的抗剪性能.研究表明,具有优良工作性能的自密实混凝土与老混凝土的粘结面的抗剪承载力优于普通混凝土.     

混凝土强度的分阶段进化神经网络方法的预测

早期获得混凝土28d抗压强度值,对提高工程质量和加快施工速度具有非常重要的作用。本文在国内外早期推定混凝土强度方法的基础上,提出了用分阶段进化神经网络的方法来预测预拌混凝土的强度,从而可以减少网络训练的时间,加快算法的收敛速度,简化网络结构。     

自密实高性能混凝土的配合比优化及工程应用

针对自密实混凝土的配合比优化进行了系列试验,在实现混凝土靠自重免振捣成型的情况下,降低胶结料用量、降低砂率以提高混凝土体积稳定性,同时有效降低了工程造价.介绍了自密实高性能混凝土在33层高层建筑加固工程中的应用实例,总结了工程应用方面的经验.     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

自密实混凝土与钢筋的粘结锚固性能试验研究

由于自密实混凝土在材料配合比及施工方法存在的差异,其硬化后与钢筋的粘结锚固性能成为人们关心的问题.本文对不同强度、不同粉煤灰掺量、不同外加剂组合的自密实混凝土与变形钢筋的粘结锚固性能进行了系列研究,并与同等强度普通混凝土进行比较.通过试验,明确了自密实混凝土与钢筋的粘结锚固性能,为工程设计提供依据.     

中国粮食多因子灰色关联神经网络预测研究

针对BP神经网络多变量输入难以确定的缺点，提出了采用灰色关联分析法确定主要影响因子输入的多因子灰色关联分析神经网络预测模型，并给出了灰色关联神经网络BP预测模型的建立方法，对我国粮食生产影响因子多因子预测实证研究结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要影响因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

用神经网络预测矿渣与粉煤灰混凝土的强度

利用目前神经网络中使用最多的BP网络的模型来预测矿渣粉煤灰混凝土的3天、28天的抗压强度。结果表明，由于神经网络具有很强的非线性表现能力，计算精度高，预测能力强．将神经网络方法应用于矿渣、粉煤灰混凝土的强度预测中，可为工程人员提供很大的方便，以指导生产，适应时代发展的要求。     

神经网络技术在织机生产状况预测中的应用

为提高织机生产效率,研究了基于优化神经网络的织机生产运转状况预测方法.针对BP网络模型的缺点,在反复实验的基础上对BP网络参数、算法进行改进,建立了织机生产运转状况预测模型,并与传统的BP神经网络预测方法进行比较.实验结果表明,利用改进的BP神经网络预测织机生产运转状况时,网络收敛速度快,预测精度高,优于传统的BP网络...