基于GA-BP神经网络长服役期内结构混凝土的强度演变预测

为研究长服役期内既有混凝土结构的强度演变规律及其预测模型，以唐包铁路、西户铁路等实际工程为研究背景，以服役时间为2、16、25、30、40、52、66、88、95和100 a的在役桥涵为研究对象，基于混凝土回弹法，开展役桥涵混凝土强度试验，分析长服役期内既有桥涵混凝土强度动态发展过程。同时，基于试验实测混凝土强度数据与收集的230组同类条件下在役桥涵(服役时间2～88 a)混凝土强度数据，构建GA-BP神经网络混凝土强度预测模型。此外，为提高模型可应用性，基于高精度GA-BP神经网络强度预测模型，建立一般矩阵公式和简化公式。基于本文构建的混凝土强度预测模型，分析该类地区(试验中已调研区域)长服役期内混凝土结构的强度演变规律。研究结果表明：相较于既有混凝土强度预测模型，本文构建的GA-BP神经网络混凝土强度预测模型可有效预测不同服役时间下的混凝土强度，预测数据的平均绝对百分比误差为8.76%，决定系数为0.83。本文简化公式(C25)精度较高，平均绝对百分比误差为6.6%，为便于简化计算，推荐简化公式(C25)作为长服役期内混凝土强度预测公式。百年服役期内混凝土强度经历2个时间阶段，即混...