基于BP神经网络的混凝土孔结构与强度关系研究.pdf

【基于BP神经网络的混凝土孔结构与强度关系研究】 混凝土是一种广泛应用的基础建筑材料，其性能受孔隙结构影响显著。孔隙结构包括孔径大小、分布和级配等，这些因素直接关乎混凝土的力学性能和耐久性。传统的研究通常关注孔隙率与混凝土强度之间的关系，但随着研究深入，人们发现孔隙的级配和空间分布同样起着关键作用。在本研究中，作者高辉通过定量体视学图像分析法测量了掺有不同引气剂的混凝土在28天时的孔结构参数，旨在利用BP神经网络建立更精确的预测模型。 BP（Back Propagation）神经网络是机器学习领域的一种经典算法，特别适用于非线性问题的数据建模。在这个研究中，BP神经网络被用来预测混凝土的抗压强度，输入层包括总孔隙率和6个不同孔径范围的分级孔隙率。通过训练神经网络，模型能够学习并理解孔隙结构与强度之间的复杂关系。结果显示，该模型的预测平均误差仅为6.7%，相比传统的回归分析方法，预测准确性有了显著提升。 文章指出，混凝土孔隙率相同时，不同的孔径分布会导致强度存在明显差异。因此，引入BP神经网络模型可以更全面地考虑这些影响因素，从而实现孔结构参数对混凝土强度影响的量化预测。这对于优化混凝土配合比、提高工程质量和降低生产成本具有实际意义。 试验部分，高辉采用了不同种类和掺量的引气剂，以控制混凝土的孔隙结构。选用的引气剂具有不同的化学成分和物理形态，包括粉末、液体和混合物。通过调整引气剂的掺量，可以形成孔隙率各异的混凝土试件，进行力学性能测试和孔隙结构分析。 这项研究揭示了混凝土孔结构与强度之间的复杂关系，并成功运用BP神经网络进行数据建模，提高了预测精度。这种方法为混凝土性能的优化提供了新的工具，对于工程实践和混凝土技术研发具有重要的参考价值。未来的研究可以进一步探索更多影响因素，如环境条件、养护方法等，以构建更全面的预测模型，推动混凝土科学和技术的进步。