混凝土早期弹性模量的预测RBF模型

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发布时间：2021-09-25

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混凝土早期弹性模量的预测 RBF模型
徐智棋。陈邦红，。徐智龙 z
(1．浙江省慈溪市汤浦水库引水工程筹建处，浙江慈溪 315300；2．浙江振鑫建设有限公司，浙江台州 317200)
摘要：混凝土的早期弹性模最对施工的进度和工程的可靠度有重要的影响。借鉴 RBF神经网络具有很强的非线性映射功能，存测定
混凝土早期强度的基础上利用 RBF神经网络对其弹性模量进行预测。讨论了 RBF神经网络的拓扑结构和修正算法通过对检验结果进
行分析比较，证明了利用 RBF网络能对混凝土早期的弹性模量进行精确的预测。
关键词： RBF神经网络；弹性模量；预测
中图分类号： TU528．Ol 文献标志码： A 文章编号： 1002—3550(2010)08—0041～02
Prediction of the early elastic mould of concrete based on RBF artificial neural networks
XU Zhi-qi ，CHEN Bang-hong ，X UZhi-Iong。
(1．Tangpu Cixi City，Zhejiang Diversion Project Preparation and Construction Office，Cixi 315300，China；
2．ZhejiangZhenxinConstructionCo．，Ltd．，Taizhou 317200，China)
Abstract： The early elastic mould ofconcrete is very important to reliability ofengineering．RBF neural network has strong nonlinear m ap char—
acters．This text utilizes RBF neural network to predict its elastic mould am ount on the basis of determ ining the earlY intensity of concrete It dis—
Cusses the structure and amending algorithms ofRBF neural networks in detail．This method has proved that utilizes the elastic mould amount that
RBF network can be early to the concrete to carry on accurate prediction．
Key w ords： RBF neural networks；elastic m ould am ount；prediction
0 引言
混凝土是胶凝材料、水和粗、细骨料按一定比例配合、拌制
成拌合物，经-定时间硬化而成的人造石材，其强度性能受龄
期、水灰比、砂率、级配、水泥的强度等级、外加剂的性能等众多
因素影响。目前对}昆凝土强度和弹性模量的研究多集中在28 d
龄期以后，而对混凝土早期(28 d龄期以前 )的研究较少。混凝
土的早期强度和弹性模量对施工的进度和工程的可靠度有重
要的影响。影响水泥混凝土早期(28 d以前 )强度的主要因素是
时间，其早期强度和弹性模量随时间的增长而不断增大。混凝土
早期强度的测定比较容易，但混凝土早期弹性模量不易测定。
目前对混凝土早期强度和弹性模量的研究多用曲线模拟的方
法。神经网络可以很好的进行预测，通过 RBF网络对混凝土的
早期弹性模量进行预测可以解决混凝土的早期弹性模量不易测
定的问题。
1 RBF人工神经网络原理
RBF网络即 RadialBasisFunctionNeuralNetwork，是以函数
逼近理论为基础而构造的一种前向网络，它是由输入层、隐藏
层和输出层组成的三层网络，如图 I所示。输入层由信号源节
点组成，第二层是隐藏层，该层的变换函数采用 RBF。近年来的
研究_引表明：无论在逼近能力、分类能力(模式识别)和学习速度
等方面 RBF均优于 BP网络。RBF网络的输出为