基于GA-BP神经网络的UHPC抗压强度预测与配合比设计

摘要：

开展了不同配合比条件下超高性能混凝土(UHPC)的制备与抗压强度试验,并结合已有数据形成了神经网络训练样本;根据UHPC原材料组成和性能需求设计了包含神经网络输入层(7节点)、隐层(8节点)和输出层(1节点)的拓扑结构,并引入遗传算法(GA)优化了UHPC抗压强度预测网络的初始权值和阈值;采用试验样本模拟训练了不同配合比条件下的UHPC抗压强度预测GA-BP神经网络,并以此为基础建立了基于不同性能需求的配合比设计方法.对比试验数据和传统BP神经网络方法计算结果发现,GA-BP神经网络能更好地指导UHPC抗压强度预测和配合比设计.

关键词：超高性能混凝土、GA-BP神经网络、遗传算法、抗压强度预测、配合比设计

所属期刊栏目：23

分类号：TU528.31(建筑材料)

资助基金：“十三五”国家重点研发计划项目;国家自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：176-183,191