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基于BP神经网络的活性粉末混凝土(RPC)强度预测研究

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为建立RPC强度的的预测方法,本文共配制设计了 16组RPC配合比,并对由此16组配合比制成的试块进行了抗压、折试验.根据试验结果建立了两个BP神经网络模型分别用于RPC的抗压、折强度预测.通过对网络模型预测值的误差分析,验证了模型预测的准确性,进而利用该模型分析了钢纤维掺量、硅灰掺量、水胶比等影响因素对RPC抗压、折强度的影响规律,并确定了这些影响因素的合理取值范围.对于在实际工程中RPC的配制,可通过本文所建立的模型进行初步适配以减少试验所需的周期和工作量,同时本模型可为RPC配比的优化提供有效参考.

胡顺新、殷琪

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广西理工职业技术学院,广西 崇左 532200

活性粉末混凝土 强度 人工神经网络

广西壮族自治区高等学校中青年教师科研基础能力提升项目崇左市科技计划广西教育科学规划课题自筹经费重点课题(B类)(十三五)(2019)

2018KY1228崇科FA20190082019B109

2021

四川水泥
四川省水泥协会

四川水泥

影响因子：1.567
ISSN：1007-6344
年,卷(期)：2021.(3)
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