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钢—聚丙烯纤维混凝土碳化深度预测模型算法研究

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为进一步对混凝土碳化问题进行研究,优化目前碳化深度预测模型中准确度不足的缺陷,本文以钢—聚丙烯纤维混凝土为例,对其不同周期、不同纤维比例掺量影响下的碳化深度进行预测.基于FICK第一定律开展目标对象的碳化深度预测研究,引入二阶多项式、BP神经网络等拟合算法,对其碳化深度预测模型进行优化改进.改进后的预测结果表明:相比于传统算法,二阶多项式拟合算法的误差精度大体上控制在5％以内,满足工程精度要求.同时,采用BP神经网络算法也可验证其结果的可靠性,为后续钢—聚丙烯纤维混凝土碳化性能研究及其耐久性寿命预测提供重要参考.
Study on prediction model algorithm of carbonation depth of steel-polypropylene fiber reinforced concrete

刘玉林、吴多、刘思语、尹遇学、华清、罗昌泰、詹钦鹏、张智越

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南昌工程学院土木与建筑工程学院,江西南昌330099

南昌工程学院经济贸易学院,江西南昌330099

江西铁山垅钨业有限公司,江西于都342307

钢纤维 聚丙烯纤维 混凝土 碳化深度 预测

江西省教育厅科学技术研究项目国家大学生创新创业训练计划资助项目南昌工程学院第十七届"挑战杯"大学生课外学术科技作品竞赛项目

GJJ190980201911319006NIT-34

2020

南昌工程学院学报
南昌工程学院

南昌工程学院学报

影响因子：0.272
ISSN：1006-4869
年,卷(期)：2020.39(6)
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