基于神经网络的粉煤灰混凝土强度与干缩性能模型

摘要：

粉煤灰混凝土的强度、干缩性是影响其承载性能与裂缝率的关键要素,为准确测度两指标性能,提出一种神经网络模型,通过实验对比,选择最优学习函数,用L-M、trainlm两种学习算法构建两类指标质量评估预测模型.结果 显示,神经网络模型可以准确预测粉煤灰混凝土强度及干缩性能,预测结果与实测值之间的差距较小,应用价值较高.

关键词：神经网络、粉煤灰混凝土、强度与干缩性能

分类号：TU502(建筑材料)

资助基金：陕西省教育科学“十三五”规划2018年度课题,课题名称:多元信息化教学与高职应用数学课程相融合的实践研究SGH18V028

在线出版日期：2019-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：102-104