广东建材
廣東建材
엄동건재
GUANGDONG CONSTRUCTION
2013年
2期
22-24
,共3页
水泥%混合材%神经网络%水泥强度
水泥%混閤材%神經網絡%水泥彊度
수니%혼합재%신경망락%수니강도
在生产水泥时,为保证混合材的掺入不影响水泥的质量,需通过试配进行粉磨而后进行水泥性能检测,所需的时间较长.人工神经网络(ANN)对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题,以及不能用数学模型表达的问题具有很好的适应性.根据水泥的特殊性,找出影响其强度的主要因素,对试验中的数据进行量化,在此基础上建立预测其强度的BP神经网络模型,并对网络进行训练.为了验证训练好的网络的推广性能,用预留的两组试验数据进行仿真,结果表明该神经网络具有较好的推广性能.在工程实践中可以根据经验选择出一些大致的配合比,将其输入训练好的网络进行调试,直到找到最佳的一组,可以在不进行试验室操作的情况下选取最优的配合比.
在生產水泥時,為保證混閤材的摻入不影響水泥的質量,需通過試配進行粉磨而後進行水泥性能檢測,所需的時間較長.人工神經網絡(ANN)對處理大量原始數據而不能用規則或公式描述的問題,以及不能用數學模型錶達的問題具有很好的適應性.根據水泥的特殊性,找齣影響其彊度的主要因素,對試驗中的數據進行量化,在此基礎上建立預測其彊度的BP神經網絡模型,併對網絡進行訓練.為瞭驗證訓練好的網絡的推廣性能,用預留的兩組試驗數據進行倣真,結果錶明該神經網絡具有較好的推廣性能.在工程實踐中可以根據經驗選擇齣一些大緻的配閤比,將其輸入訓練好的網絡進行調試,直到找到最佳的一組,可以在不進行試驗室操作的情況下選取最優的配閤比.
재생산수니시,위보증혼합재적참입불영향수니적질량,수통과시배진행분마이후진행수니성능검측,소수적시간교장.인공신경망락(ANN)대처리대량원시수거이불능용규칙혹공식묘술적문제,이급불능용수학모형표체적문제구유흔호적괄응성.근거수니적특수성,조출영향기강도적주요인소,대시험중적수거진행양화,재차기출상건립예측기강도적BP신경망락모형,병대망락진행훈련.위료험증훈련호적망락적추엄성능,용예류적량조시험수거진행방진,결과표명해신경망락구유교호적추엄성능.재공정실천중가이근거경험선택출일사대치적배합비,장기수입훈련호적망락진행조시,직도조도최가적일조,가이재불진행시험실조작적정황하선취최우적배합비.
