基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泡沫混凝土強(qiáng)度及導(dǎo)熱性能預(yù)測(cè)
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4.4
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,建立預(yù)測(cè)泡沫混凝土性能的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,期望通過輸入配合比主要參數(shù),得到泡沫混凝土強(qiáng)度及導(dǎo)熱性能的預(yù)測(cè)結(jié)果。將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練組和對(duì)照組,對(duì)訓(xùn)練組進(jìn)行非線性擬合,若擬合結(jié)果滿足誤差精度則模型建立完畢;通過擬合結(jié)果與對(duì)照組的比較,可驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠準(zhǔn)確擬合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用其泛化能力進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果與對(duì)照組的誤差小于8%,該模型具有很高的預(yù)測(cè)精度。
泡沫混凝土強(qiáng)度及應(yīng)變研究
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泡沫混凝土強(qiáng)度及應(yīng)變研究——應(yīng)用虛擬裂縫模型分析了混凝土保護(hù)層銹脹開裂的銹脹力。首先,考慮了混凝土和鋼筋的實(shí)際變形情況利用斷裂力學(xué)和彈性力學(xué)得到了混凝土保護(hù)層開裂時(shí)鋼筋的最大膨脹力理論預(yù)測(cè)模型。然后通過與文獻(xiàn)中的試驗(yàn)數(shù)據(jù)比較,驗(yàn)證了本研究數(shù)值...
閉孔泡沫鋁的導(dǎo)熱性能
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閉孔泡沫鋁的導(dǎo)熱性能
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)
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在傳統(tǒng)預(yù)測(cè)混凝土強(qiáng)度的基礎(chǔ)上,提出一種基于人工智能的新的預(yù)測(cè)方法,建立了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了從新拌混凝土成分及其特性到硬化后混凝土強(qiáng)度之間的復(fù)雜的非線性映射。通過對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以早期預(yù)測(cè)混凝土28d抗壓強(qiáng)度。另外,還利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬分析了混凝土成分質(zhì)和量的變化對(duì)抗壓強(qiáng)度的影響,其結(jié)果符合已知的經(jīng)典混凝土強(qiáng)度變化規(guī)律,表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的精度和較強(qiáng)的泛化能力。
泡沫混凝土強(qiáng)度的影響因素及質(zhì)量控制
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泡沫混凝土強(qiáng)度的影響因素及質(zhì)量控制 圓錐破http://www.***.***/反擊破http://www.***.***/ 核心提示:本文介紹了泡沫混凝土的制備原理,分析了影響泡沫混凝土強(qiáng)度的因素,提出 了提高泡沫混凝土強(qiáng)度的途徑,指出泡沫混凝土是一種利廢、環(huán)保、節(jié)能、低廉且輕質(zhì)高 強(qiáng)、不吸水、不燃性的新型建筑節(jié)能材料。 摘要:介紹了泡沫混凝土的制備原理,分析了影響泡沫混凝土強(qiáng)度的因素,提出了提 高泡沫混凝土強(qiáng)度的途徑,指出泡沫混凝土是一種利廢、環(huán)保、節(jié)能、低廉且輕質(zhì)高強(qiáng)、不 吸水、不燃性的新型建筑節(jié)能材料。 關(guān)鍵詞:泡沫混凝土,強(qiáng)度,外加劑,配合比 0引言 泡沫混凝土是指通過發(fā)泡劑的發(fā)泡系統(tǒng)將發(fā)泡劑(通過化學(xué)或物理的方式根據(jù)應(yīng)用需 要將空氣或氮?dú)狻⒍趸?、氧氣等氣體引入混凝土漿體中)利用機(jī)械方式充分發(fā)泡,并將
陶粒泡沫混凝土強(qiáng)度的影響因素研究
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4.4
本文通過大量實(shí)驗(yàn)研究了影響陶粒泡沫混凝土強(qiáng)度的諸因素,總結(jié)了提高陶粒泡沫混凝土強(qiáng)度的方法.
泡沫混凝土導(dǎo)熱系數(shù)模型研究
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近年來泡沫混凝土作為一種無機(jī)保溫材料倍受關(guān)注,然而關(guān)于泡沫混凝土導(dǎo)熱系數(shù)模型的研究甚少。本文首先介紹了幾種常用的多相復(fù)合材料導(dǎo)熱系數(shù)模型,然后將各種模型用于泡沫混凝土導(dǎo)熱系數(shù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證和研究并進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明,文中所提出的導(dǎo)熱系數(shù)模型適合特定配比的泡沫混凝土,且因其具有兩個(gè)可調(diào)參數(shù)而具有很大的應(yīng)用潛力。
泡沫混凝土導(dǎo)熱系數(shù)模型研究
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4.4
研制了系列不同容重的泡沫混凝土,對(duì)泡沫混凝土的氣孔率和導(dǎo)熱系數(shù)進(jìn)行了測(cè)試。在此基礎(chǔ)上利用二相體系材料導(dǎo)熱系數(shù)模型對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析,運(yùn)用matlab軟件進(jìn)行了擬合;改進(jìn)了maxwell方程,提出并驗(yàn)證了適用于泡沫混凝土的新方程。經(jīng)測(cè)算,理論預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了良好的一致性,研究結(jié)果表明,所提出的導(dǎo)熱系數(shù)新方程適合于指導(dǎo)設(shè)計(jì)特定配比的泡沫混凝土。
基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)
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4.7
混凝土強(qiáng)度是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中控制的主要指標(biāo),其數(shù)值決定于水灰比、膠凝材料用量、礦物摻量、外加劑用量等多種因素,常規(guī)計(jì)算混凝土強(qiáng)度的公式因個(gè)人理解的不同而各異,一種仿生模型—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能很好地解決這個(gè)難題,文中嘗試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同混凝土強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明此模型的可靠度很高,可以用以優(yōu)化混凝土的試配,節(jié)約大量的時(shí)間、人力、物力和財(cái)力.
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的既有建筑混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)
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4.7
在分析檢測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,提取了結(jié)構(gòu)服役時(shí)間、結(jié)構(gòu)建造時(shí)間、結(jié)構(gòu)檢測(cè)時(shí)間、混凝土設(shè)計(jì)強(qiáng)度和混凝土碳化深度等特征參數(shù),建立了預(yù)測(cè)既有建筑混凝土強(qiáng)度退化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。采用動(dòng)量法和自適應(yīng)調(diào)整法改進(jìn)了bp算法;采用訓(xùn)練好的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)既有混凝土強(qiáng)度最小值和混凝土強(qiáng)度最大值進(jìn)行了預(yù)測(cè),并與實(shí)測(cè)值進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明:利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)既有建筑混凝土強(qiáng)度退化進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的,該研究成果可為既有建筑大面積的抗震性能普查提供參考。
樹脂混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
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4.5
本文運(yùn)用均勻設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行樹脂混凝土的配合比設(shè)計(jì),用較少的試驗(yàn)取得較好的效果;建立了樹脂混凝土的強(qiáng)度預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練和仿真,預(yù)測(cè)的結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果吻合非常好。
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)
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4.7
在分析普通混凝土強(qiáng)度各影響因素的基礎(chǔ)上,選取6個(gè)影響因素組成輸入層,以混凝土28d強(qiáng)度作為輸出,建立徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和仿真結(jié)果對(duì)比,表明所建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合理、收斂速度快、精度高,可以滿足普通混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)要求,具有廣泛的應(yīng)用前景。
基于高維云RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)
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4.5
針對(duì)目前混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)中存在的不確定性,難以自適應(yīng)性的確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層,建立了基于高維云的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用matlab8.10進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型綜合考慮了影響混凝土強(qiáng)度的各種因素,能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果的隨機(jī)性和模糊性,具有更高的預(yù)測(cè)精度,更快的訓(xùn)練速度,可以廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地的混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)和質(zhì)量檢驗(yàn)。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)研究
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4.4
混凝土強(qiáng)度是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中控制的主要指標(biāo),其數(shù)值決定于水灰比、膠凝材料用量、礦物摻量、外加劑用量等多種因素,常規(guī)計(jì)算混凝土強(qiáng)度的公式因個(gè)人理解的不同而各異,一種仿生模型—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能很好地解決這個(gè)難題,文中嘗試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)16種配比的混凝土進(jìn)行28d強(qiáng)度預(yù)測(cè),結(jié)果表明此模型的可靠度很高,可以用以優(yōu)化混凝土的試配,節(jié)約大量的時(shí)間、人力、物力和財(cái)力。
普通混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
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4.8
在分析普通混凝土強(qiáng)度影響因素基礎(chǔ)上,選取混凝土配料中7個(gè)因素作為輸入值,混凝土28d強(qiáng)度作為輸出值建立了混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)的bp網(wǎng)絡(luò)模型。討論了模型的學(xué)習(xí)樣本、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響,選出最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置。實(shí)例證明模型預(yù)測(cè)精度高。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同條件混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)
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4.4
同條件養(yǎng)護(hù)混凝土試件強(qiáng)度與混凝土的配合比、環(huán)境溫度、養(yǎng)護(hù)時(shí)間有密切的關(guān)系,它們之間是復(fù)雜的非線性關(guān)系,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法,界定兩者之間的關(guān)系,可用于實(shí)際工程的強(qiáng)度預(yù)測(cè)。
巷道隔熱噴射混凝土強(qiáng)度及導(dǎo)熱性能試驗(yàn)研究
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4.7
隨著煤礦開采深度不斷增加,巷道的高溫?zé)岷栴}尤為突出。在普通噴射混凝土中摻入陶粒、憎水玻化微珠、粉煤灰以及改變砂子的用量來設(shè)計(jì)正交試驗(yàn),研究混凝土的抗壓強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度、抗折強(qiáng)度和導(dǎo)熱系數(shù)的變化。試驗(yàn)結(jié)果表明:憎水?;⒅槭怯绊懟炷恋膶?dǎo)熱系數(shù)、抗壓、抗拉和抗折強(qiáng)度的主要因素,因此憎水玻化微珠摻量宜選在100%;陶粒是影響混凝土抗折強(qiáng)度的主要因素,貢獻(xiàn)率高達(dá)60.61%,因此陶粒的摻量在20%最優(yōu);隨著粉煤灰摻量的增大,導(dǎo)熱系數(shù)先降低后增大,強(qiáng)度先提高后降低,因此粉煤灰摻量宜為20%;隨著砂子用量的降低,導(dǎo)熱系數(shù)一直在降低,抗壓強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度先提高后降低,抗折強(qiáng)度一直在提高,因此砂子用量在571kg/m~3最優(yōu)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
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4.8
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)綜合考慮了高強(qiáng)度、高性能混凝土強(qiáng)度的各種影響因素,可用于預(yù)測(cè)混凝土強(qiáng)度。本文選取混凝土配料中7個(gè)因素作為輸入值,混凝土28d強(qiáng)度作為輸出值,建立起混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)bp網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)而對(duì)混凝土配合比強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè),結(jié)果效果良好。表明該方法用于高性能混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)方面是可行的。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
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4.5
混凝土強(qiáng)度是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中控制的主要指標(biāo),其數(shù)值決定于水灰比、膠凝材料用量、外加劑用量等多種因素。常規(guī)計(jì)算混凝土強(qiáng)度的公式因個(gè)人理解的不同而各異,一種仿生模型—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能很好地解決這個(gè)難題。嘗試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)16種配比的混凝土進(jìn)行28d強(qiáng)度預(yù)測(cè),結(jié)果表明,此模型的可靠度很高,可以用以優(yōu)化混凝土的試配,節(jié)約大量的時(shí)間、人力、物力和財(cái)力。
泡沫混凝土(2)
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4.3
《功能材料》 功能材料-泡沫混凝土 功能材料-泡沫混凝土 i 目錄 摘要.................................................................2 1引言................................................................2 2泡沫混凝土..........................................................2 2.1泡沫混凝土的定義..............................................2 2.2泡沫混凝土與加氣混凝土區(qū)別....................................2 2.3泡沫混凝土的分類.................
漫談泡沫混凝土
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4.6
隨著"輕質(zhì)高強(qiáng)"作為評(píng)價(jià)材料的主要指標(biāo),建筑行業(yè)領(lǐng)域在滿足強(qiáng)度的前提下盡可能地減輕材料質(zhì)量,而泡沫混凝土即是符合這一條件的極佳選擇,以其良好的保溫隔熱、隔音、防火、輕質(zhì)性能和力學(xué)性能受到社會(huì)的關(guān)注,文章從分類、性能、組成等方面對(duì)其相關(guān)的知識(shí)做了若干綜述,并就目前的研究進(jìn)展進(jìn)行簡(jiǎn)要說明。在建筑節(jié)能的大環(huán)境下,泡沫混凝土發(fā)展前景廣闊。
鋁導(dǎo)熱性能
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4.5
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