四川建筑科学研究
四川建築科學研究
사천건축과학연구
2014年
1期
253-256
,共4页
高攀祥%于军琪%董振平%罗大明
高攀祥%于軍琪%董振平%囉大明
고반상%우군기%동진평%라대명
PSO-BP神经网络%混凝土碳化深度%结构耐久性
PSO-BP神經網絡%混凝土碳化深度%結構耐久性
PSO-BP신경망락%혼응토탄화심도%결구내구성
PSO-BP neural network%concrete carbonation depth%structural durability
采用PSO-BP神经网络建立各影响因素与部分碳化区长度的关系模型,通过MATLAB仿真软件对模型进行训练,逐步改善影响部分碳化区长度的各因素权值,使网络样本的实际输出与期望输出误差和均方差达到最小.试验验证了该模型的逼真性、可行性与强健性.结果表明,该模型能够对钢筋混凝土部分碳化区长度进行预测,为混凝土结构耐久性设计、评估和寿命预测提供科学指导.
採用PSO-BP神經網絡建立各影響因素與部分碳化區長度的關繫模型,通過MATLAB倣真軟件對模型進行訓練,逐步改善影響部分碳化區長度的各因素權值,使網絡樣本的實際輸齣與期望輸齣誤差和均方差達到最小.試驗驗證瞭該模型的逼真性、可行性與彊健性.結果錶明,該模型能夠對鋼觔混凝土部分碳化區長度進行預測,為混凝土結構耐久性設計、評估和壽命預測提供科學指導.
채용PSO-BP신경망락건립각영향인소여부분탄화구장도적관계모형,통과MATLAB방진연건대모형진행훈련,축보개선영향부분탄화구장도적각인소권치,사망락양본적실제수출여기망수출오차화균방차체도최소.시험험증료해모형적핍진성、가행성여강건성.결과표명,해모형능구대강근혼응토부분탄화구장도진행예측,위혼응토결구내구성설계、평고화수명예측제공과학지도.
