混凝土裂缝宽度预测模型研究
韩 松，王 威，杨建军，何洲汀
(海军工程大学管理工程系，湖北武汉430033)
摘要：随着各种添加剂、掺合料的混凝土不断地应用到建筑中，裂缝的出现并没有得到有效的解决。而有些在宽度允许内
的微小裂缝对建筑的稳定性没有实质性的影响。如何预测裂缝的开裂趋势，可以有效地判断裂缝对建筑稳定性的影响程度。
通过灰模型的滚动预测法对裂缝的数值进行预测，并从模型的内部寻找裂缝的开裂规律。将模型的预测结果和实际工程情
况相结合，取出最能代表实际情况的样本数据重新建立模型。同时，将预测结果和线性回归以及神经网络的结果做出比较，
取得了很好的效果，具有一定的指导意义。
关键词：裂缝原因；灰模型滚动预测；BP神经网络
中图分类号：TU201 文献标识码：A 文章编号：1008—1933(2011)03—100—03
Study on prediction model to crack in concrete
HAN Song，WANG Wei，YANG Jianjun，HE Zhouting
(Dept．of Management Sci．，Naval Univ．of Engineering，Wuhan 430033，China)
Abstract：As multifarious additives for concrete are used in building，the appearance of crack is not solved．There are many cracks
within acceptable limits from a standard will not affect the building．How to forecast crack width is efective on stabifity．According to
rolhng predicate of grey system，we find out the rides under the mode1．We combine the theory with practice，and find out the best
swatch to build mode1．Futhermore，compared the prediction result with linearity regress，an d neural network，the effect is obvious．
Key words：the cause of crack；the roll of grey system；neural network
0 引 言 1 引起混凝土裂缝的原因
在如今以混凝土为主要材料的各种建筑中，在
施工阶段、养护阶段、使用阶段出现裂缝是无法绝对
避免的。在严格混凝土配合比、提高混凝土质量监
督的基础上，如何有效地预测裂缝开展趋势是研究
的一个热点问题。目前，预测裂缝模型主要有灰模
型、神经网络。相关的文献见参考文献中的[1—2]
等。文献中指出了各种模型都有其自身的特点，如
灰模型应用于同一工程中影响因素随时间变化不大
的裂缝预测，主要是中长期裂缝的预测。而人工神
经网络具有很强的学习能力，适合短期裂缝的预测。
本文利用灰模型的滚动预测从模型的内部寻找裂缝
的规律，取出最有代表性的样本数据并建立GM(1，
1)模型，计算所得结果的准确度要好于线性回归模
型和神经网络。并通过实例分析表明了该方法的有
效性和实用性，结果证明此模型可以应用在长期和
短期的裂缝预测中，具有一定的指导意义。
收稿日期：2009-09-29
作者简介：韩松(1982一)。男，辽宁沈阳人，硕士，研究方向：信息
管理，曾从事研究过营房管理。
E—mail：hansong007@ 126．com
引起混凝土开裂的原因有很多种，归纳起来主
要有几个方面 ，见表l。
表1 裂缝种类以及开裂原因分析
Table 1 The kind of crake and count analysis of crake
裂缝种类 开裂原因
混凝土构筑物在常规静、动荷载及次应力下产生的裂
荷载 缝称荷载裂缝，归纳起来主要有直接应力裂缝、次应
力裂缝两种
泪瞄亦 混凝土硬化期间放出大量水化热，内部温度上升；后
厘 卫 期在降温过程中，在混凝土内部出现拉应力引起裂缝
收缩 主要有塑性收缩、缩水收缩、自生收缩、炭化收缩等
苴 弼 主要是地基不均匀沉降造成的，如分期建造的基础、
茁 艾肜 冻土的融化等都会导致裂缝
施工材料 混凝土主要由水泥、砂、骨料、拌和水及外加剂组成；
质量 配置混凝土采用材料不合格，可能导致出现裂缝
以上几种裂缝以温度应力裂缝和收缩裂缝最为
常见，据不完全统计，外部荷载导致的裂缝只占20％，
而80％左右的裂缝都是由温度和收缩引起的。
2 灰色理论的滚动预测模型
对于数列的预测，为了提高精度，可以采取滚动
取舍数据的方法建立同一个问题的多个GM(1，1)
模型 。如有6组数据：xl∞={ ∞(1)， ：

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