CAJ | 학술논문

随着我国土木建筑技术的不断提高，为满足结构功能要求，大体积混凝土结构的应用也越来越广泛，如高层建筑、水坝、铁路和公路等。大体积混凝的截面尺寸较大，在其施工过程中会出现各种各样的裂缝，引起裂缝的原因很多，但温度裂缝是造成裂缝最常见的原因。预先预测大体积混凝土的温升值，并做出施工过程中的预防措施，是保证大体积混凝土施工质量的重要方法。本文针对大体积混凝土温升的趋势特性，提出了一种基于灰色Logistic模型和BP神经网络算法的数值模拟模型，并应用该模型对大体积混凝土温升进行数值模拟。研究结果表明，将灰色Logistic模型和BP神经网络算法结合起来进行大体积混凝土温升预测精度高于单纯的灰色GM(1,1)和Logistic模型，模型模拟的结果与试验结果比较吻合，说明该模型可以有效地模拟大体积混凝土温升。
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