混凝土强度预测和模拟的智能化方法

早期获得混凝土28d抗压强度值,对于提高工程质量和加快施工进度具有十分重要的意义。本文在国内外早期推定混凝土强度方法的基础上,提出一种基于人工智能的新的预测办法,建立了多层前馈神经网络模型,实现了从新拌混凝土的组份及其特性到硬化后混凝土强度之间的复杂的非线性映射。通过对大量试验数据的学习,智能系统可以早期预测混凝土28d抗压强度。此外,本文还应用该智能系统模拟分析混凝土成份的质和量的变化对其抗压强度的影响,得到的结果符合已知的混凝土强度变化的某些规律,表明系统具有较高的精度和较强的泛化能力。