混凝土抗渗性能预测的自适应小波神经网络模型

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发布时间：2021-09-18

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混凝土抗渗性能预测的自适应小波神经网络模型
姚立国，唐志强，刘瑞彩
(河北省第四建筑工程公司，河北石家庄050081)
摘要：通过正交试验数据，采用白适应小波神经网络分析方法，研究混凝土的氯离子卡厂散系数与混凝土配合比6个参数之间的非线性
映射关系．建立了混凝土抗渗性能评估的智能信息模型，该研究成果可以减少混凝土试配次数，节约大量的人力、物力和时『日J，为高性能混
凝土的研究发展奠定了基础。结果表明此模型的可靠度很高，可以用于混凝土渗透性的设计及评估。实现了由网络本身自动确定神经单元
的数目，避免人为的影响，提高了辨识和预测的可靠性和智能化程度。通过实例分析表明，所建立的自适应小波基激活函数神经网络模型，
NiP,$~NN精度高，具有重要的推广应用价值。
关键词：正交试验；氯离子扩散系数；自适应小波基；神经网络；辨识；预测
中图分类号： TU528 O1 文献标志码： A 文章编号： 1002—3550(2011)05—0015—03
Self—adaptive wavelet neural netw ork for predicting im permeability of concrete
YAO Li-guo．TANG Zhi—qiang，LIU Rui—cai
(Fourth Construction Company of Hebei Province，Shijiazhuang 05008 1，China)
Abstract： Concrete permeability have a direct impact on its durability，and the tradition test consum e large amount of tim e surely．According or—
thogonal test data，the relationship between the chloride difusion coefi cient and six param eters on the impermeable performance was presented
Based on Self-adaptive wavelet neural network method，a intelligent information analysis of Self-adaptive wavelet neural network method，an arti—
fieial intelligence inform ation model for predicting impermeability of concrete was established．Result indicates that projection pursuit regression
model is reliable enough to concrete’S virtual design．It is tested by some examples that the model has a high accuracy of recognition and predica—
tion，it is valuable for generalizations and applications．
Key words： orthogonal test：chloride ion difu sion coeficient；self-adaptive wavelet base；artifical neural network；recognition；predication
(】引言
2O世纪3O年代，人们开始关注混凝土的抗渗性能，是始于
大型水丁丁程的建设，诸如混凝土水坝、水渠、涵管及位于地下
水位线以下的地下结构如隧道等；一旦混凝土的抗渗性能不足
或受到破坏，会降低这些结构的使用效能，造成污染、渗漏等事
故。从2O世纪80年代起，人们重新对混凝土抗渗性能产生
兴趣，是由于混凝土的耐久性问题日益为人们所关注。混凝土
的耐久性，与水和其他有害液体、气体向其内部流动的数量、范
同等有关，因此抗渗性能高的混凝土，其耐久性就好。近年来，
高性能混凝土的概念大有取代高强混凝土概念的趋势，因为
人们认识到强度这一单一的指标并不足以揭示结构材料的T
作状态。高性能混凝土首先要求是耐久性有保证的混凝土。混
凝土的抗渗性能与混凝土的水胶比、水泥强度、矿物掺合料的
用量以及石子类型等有关，为了获得所需的混凝土性能，现行
的方法一般是在基准混凝土配合比的基础上，不断进行调整和
试配，耗费了大量的材料，也浪费了大量的人力和时间[m-”]．．
近年来，随着讨‘算机和科学技术的发展，人T神经网络理
论得到了迅速发展，在自然科学各个学科得到了广泛应用[6-12l，
如混凝土配合比的设计、钢筋腐蚀量的预测、强度的预测、坍落
度的预测、混凝土外掺料的掺量问题等，为混凝士抗渗能力的
收稿日期：2010—12_21
研究提供了有力的支持。
综上所述，在利用神经网络对混凝土抗渗能力系统预测时，
网络单元的数目的确定成为一个困难。为此，本研究尝试采用自
适应小波基函数代替传BP网络激活函数，自动确定单元数目，
以提高预测模型智能化程度。
1 自适应小波神经网络激活函数
1．1 小波基激活函数特点
小波基激活函数采用非线性小波基函数代替非线性Sigmoid
等传递函数来构造神经网络的拓扑结构