大体积混凝土温升预测的非线性模型

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发布时间：2021-09-09

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大体积混凝土温升预测的非线性模型
李晓芳
(内蒙古建筑职业技术学院，内蒙古呼和浩特010070)
摘要：大体积混凝土的水化热若不能及时散发，会产生很大的温度应力，导致出现温度裂缝。为了避免温度裂缝的产生，人们必须预
测和控制大体积混凝土的温度形成。针对大体积混凝土温度场的非稳态特性，提出了一种基于灰色人工神经网络的温升预测模型，介绍
了灰色神经网络预测方法在工程中的应用，采用Matlab进行计算。预测结果表明，该模型收敛速度快，预测精度较高，实现了对大体积混
凝土温升的准确预测。说明了灰色人工神经网络方法的可行性和实用性。
关键词：大体积混凝土；灰色理论；人工神经网络
中图分类号： TU528．O1 文献标志码： A 文章编号： 1002—3550(2012)02—0127—03
Nonlinear forecast for temperature of massive concrete
LlXiao—fang
(InnerMongoliaTechnicalCollegeofConstructionInnerMongolia，Hohhot010070，China)
Abstrael： Thetheimal crackingwil1 appearforthe sizeablethermal stressifthehydrationheatofmassive concretedoesnot emanateintime．SO
the forming of temperature of massive concrete should be forecasted and controlled to avoid the appearance of thermal cracking．Based on the
analysis of the factors that influence the temperature of the massive concrete，a temperature forecasting model is put forward according to the
characteristic ofartificial neural network mode1．An example project iS presented and the forecast ofthe temperature ofmassive concrete iS realized
with MATIAB．The grey artiflcial neural network(~-ANN)method has been proved to be feasible and practica1．
Key words： massive concrete；grey thoery；artificial neural network(ANn)
0 引言
随着我国经济的发展，大体积混凝土结构的应用日益广泛。
工民用建筑中的大体积混凝土温度裂缝问题日益突出【l】。大体
积混凝土在施工阶段，由于某些因素导致混凝土的内部温度显
著升高。因此对其必须进行温度控制。在大型电站施工中，有些
基础的混凝土浇灌量达数千立方米，由于水泥水化热的影响所
产生很大的温度应力而导致混凝土的开裂。所以对于一次连续
浇捣的大体积基础控制混凝土温度应力是保证混凝土质量的
关键口。那么应如何避免混凝土温度应力产生的裂纹呢?采取
的措施除选择合理的配合比、控制混凝上的入模温度外，保温
保湿养护是个较有效的方法。因此在施工过程中必须掌握混凝
上的温升规律才能有的放矢的制定保温措施，确定养护时间。由
于大体积混凝土的水化热不易及时散发，导致结构内部先快速
升温然后缓慢降温，这会导致出现贯穿性温度裂缝和表面裂缝。
为了避免裂缝的产生，必须预测和控制大体积混凝土的温度形成。
采用热传导理论求解这种非定常温度场是十分困难的。
随着科学技术的发展，特别是计算机技术的发展，机器语
言算法为解决这类问题提供了新的思路和途径。本研究用灰色
理论和神经网络实现对大体积混凝土温升的预测。
1 大体积混凝土温升预测的非线性模型
基于BP神经网络和GM(1，1)模型，提出了大体积混凝土
收稿日期：2011 8_J04
温升预测的非线性模型。该模型既利用灰色预测的需要数据资
料少的优点，又吸收了BP神经网络容错能力，自适应能力强的
优点。
1．1 GM(1，1)预测模型的基本原理
(1)GM(1，1)灰色系统。所谓灰色系统是指既含有已知信
息，又含有未知信息的系统，是由邓聚龙教授在1986年提出的。
灰色理论自诞生以来，发展很快，由于它所需因素少，模型简
单，特别是对于因素空间难以穷尽，运行机制尚不明确，又缺乏
建立确定关系的信息系统，灰色系统理论及方法为解决此类问
题提供了新的思路和有益的尝试。
灰色预测方法是根据过去及现在已知的或非确知的信息，
建立一个从过去引申到将来的GM模型，从而确定系统在未来
发展变化的趋势，为规划决策提供依据。在灰色预测模型中，对
时间序列进行数量大小的预测，随机性被弱化了，确定性增强
了。此时在生成层次上求解得到生成函数，据此建立被求序列的
数列预测，其预测模型为一阶微分方程，即只有一个变量的灰
色模型，记为GM(1，1)模型川。
灰色GM(1，1)预测模型在计算过程中主要是以矩阵为主，
它和MATLAB的结合可以有效的解决了灰色系统理论在矩阵
计算中的问题，为灰色系统理论的应用提供了一种新的方法。
(2)GM(1，1)预测模型的基本原理。GM(1，1)模型是灰色预
测的核心，它是一个单个变量预测的一阶微分方程模型，其离散
时间响应函数近似呈指数规律。建立GM(1，1)模型的方法是：