基于遗传神经网络的真实水环境下混凝土徐变预测

摘要：

现有的混凝土徐变预测模型大多是由试验数据拟合而成的经验公式,由于试验条件的限制,对真实水环境下的混凝土徐变预测效果往往不理想.为此,采用专门研制的微机控制多通道轴压水压联合作用岩石-混凝土徐变试验系统,对真实压力水环境下混凝土的徐变进行测试分析.采用遗传算法改进的BP神经网络学习试验数据,建立真实水环境下混凝土徐变预测模型.通过与B3(1995)模型的预测效果进行对比,发现遗传神经网络模型对真实水环境下混凝土徐变预测具有较高的精度.

关键词： 混凝土 徐变预测 BP神经网络 遗传算法 真实水环境

作者: 时梦楠 刘长武 秦蕊

作者单位: 四川大学水利水电学院 四川大学水利水电学院;水力学与山区河流开发保护国家重点实验室

会议类型: 国内会议

会议名称: 2015第六届中国矿业科技大会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 408-410,416

在线出版日期: 2015-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）