基于神经网络的水泥混凝土水灰比、孔隙状态与强度模型研究

发布时间：2023-02-08 18:21

　　水泥混凝土水灰比、孔隙状态与强度的关系问题是混凝土作为道路建筑材料的根本问题,也是混凝土研究史上的主线。然而,混凝土是一种多层次、非均质的多相复合材料,随着科学技术的不断推进,矿物质掺合料和化学外加剂的加入使混凝土从传统的四组分发展到现代的六组分,其细观结构乃至与宏观性能之间表现出更加复杂的非线性关系。此外,多孔混凝土作为一种新型的排水基层材料,其配合比设计缺乏便捷有效的指导。本文基于MATLAB构建并验证了混凝土水灰比、孔隙状态与强度的网络模型,以此作为虚拟实验室对相关经典模型在当下的适用性进行了分析,对混凝土孔隙状态和强度的影响因素和发展规律展开了探索,并指导了多孔混凝土基层的配合比设计与应用,具有较强的理论与实际意义。取得的主要结论如下:提出了一套基于数据年份与来源的权重拟定方案,以此为基础建立样本数据库并按一定比例随机分为训练、验证及测试组。训练并验证了混凝土水灰比、孔隙状态与强度的6个BP网络模型,以此为基础构建了混凝土水灰比、孔隙状态与强度的虚拟实验室。基于虚拟实验室对混凝土经典模型的适用性进行评述,试验结果表明:描述混凝土孔隙率与强度关系的经典模型如Balshin幂函数公...

【文章页数】：118 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 混凝土孔隙状态与强度的关系研究
        1.2.2 混凝土水灰比与孔隙状态的关系研究
        1.2.3 混凝土水灰比与强度的关系研究
        1.2.4 多孔混凝土在道路工程中的应用
        1.2.5 人工神经网络在混凝土中的应用
    1.3 主要研究内容与技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
    1.4 创新点
第二章 混凝土水灰比、孔隙状态与强度模型
    2.1 混凝土孔隙状态与强度关系模型
        2.1.1 Powers胶空比公式
        2.1.2 Hansen模型
        2.1.3 其它总孔隙率半经验公式
        2.1.4 Jamber孔结构模型
        2.1.5 Odler孔径分布模型
        2.1.6 Atzeni孔径分布模型
    2.2 混凝土水灰比与孔隙状态关系模型
        2.2.1 Powers水泥石模型
        2.2.2 许仲梓改进模型
    2.3 混凝土水灰比与强度关系模型
        2.3.1 Feret模型
        2.3.2 Abrams模型
        2.3.3 Bolomey公式
    2.4 本章小结
第三章 人工神经网络简介与数据的预处理
    3.1 人工神经网络简介
        3.1.1 BP神经网络结构
        3.1.2 BP网络的局限性
        3.1.3 BP网络学习的改进
        3.1.4 BP神经网络建模流程
        3.1.5 模型评价
    3.2 数据预处理
        3.2.1 数据权重的拟定
        3.2.2 数据的归一化
    3.3 本章小结
第四章 BP模型的构建与验证
    4.1 混凝土孔隙状态与强度模型
        4.1.1 普通混凝土
        4.1.2 多孔混凝土
    4.2 混凝土水灰比与孔隙状态模型
        4.2.1 普通混凝土
        4.2.2 多孔混凝土
    4.3 混凝土水灰比与强度模型
        4.3.1 普通混凝土
        4.3.2 多孔混凝土
    4.4 本章小结
第五章 基于BP神经网络的混凝土相关模型应用
    5.1 经典模型适用性分析
        5.1.1 孔隙状态与强度模型
        5.1.2 水灰比与强度模型
    5.2 水灰比、孔隙状态与强度的规律探索
        5.2.1 普通混凝土
        5.2.2 多孔混凝土
    5.3 在多孔混凝土基层中的工程应用
    5.4 本章小结
结论与展望
    结论
    展望
参考文献
致谢
附录A MATLAB主要编程代码
附录B 水泥混凝土神经网络建模数据(节选)



本文编号：3738152