基于BP神经网络的UHPC-NC界面抗拉强度的预测模型

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中文摘要：为研究严寒环境下超高性能混凝土与普通混凝土(Ultra High Performance Concrete-Normal Concrete,UHPC-NC)黏结件的界面力学性能,基于现有文献中的试验数据,建立了 84组UHPC-NC界面劈拉试验的数据库,利用人工神经网络对UHPC-NC的界面劈拉强度进行预测.采用反向传播算法对3层人工神经网络模型进行训练,以预测UHPC-NC界面劈拉强度.该模型的输入层包括冻融循环次数、钢纤维掺量、界面剂类型和界面粗糙度4个参数,通过将这些参数作为模型的输入,可以得到对UHPC-NC界面劈拉强度的预测输出.结果表明,BP神经网络模型具有良好的预测和泛化能力,误差较小.该方法能够综合考虑UHPC-NC黏结劈拉强度的影响因素,给出精确的预测结果.

作者：

孙浩宸、范洁伯

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作者单位：

兰州交通大学土木工程学院,甘肃兰州 730000

关键词：

BP神经网络 UHPC-NC 材料掺量模型预测

出版年：

2024

DOI：

10.15913/j.cnki.kjycx.2024.03.025

科技与创新

中国计算机用户协会

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ISSN：1008-0570

年,卷(期)：2024.(3)

参考文献量7