离岸混凝土氯离子扩散系数的人工神经网络模型.pdfVIP

第33卷 第 1期 河 北 工 程 大 学 学 报 (自 然 科 学 版) Vo1．33 No．1 2016年o3月 Journal of Hebei University of Engineering (NaturalScienceEdition) Mar．2016 文章编号：1673—9469(2016)01—0005—06 doi：10．3969／j．issn．1673—9469．2016．01．002 离岸混凝土氯离子扩散系数的人工神经网络模型 卢显扬，杨 健，刘清风，胡 宇 (上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院，上海200240) 摘要：为研究人工神经网络在离岸混凝土氯离子渗透中的应用，从已有文献中选用653组数据， 建立网络结构为 13—27—1的模型进行训练、预测。研究结果表明：人工神经网络能有效预测 离岸混凝土 中的氯离子扩散 系数；水灰比，水泥、减水剂、外加剂 (粉煤灰、矿渣、硅灰)、骨料的 含量以及混凝土的抗压强度、养护机制、试验方法、暴露时间和暴露环境均会对氯离子扩散系数 产生影响。 关键词：离岸混凝土；氯离子；扩散 系数；人工神经网络 中图分类号：TU528 文献标识码 ：A Predictionofchloridediffusioncoefficientsofoffshoreconcrete structuresusingartificialneuralnetworks LUXian—yang，YANGJian，LIUQing—feng，HUYu (1．SchoolofNavalArchitecture，Ocean＆CivilEngineering，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China) Abstract：Anincreasingattentionhasbeendirectedtoapplyingtheartificialneuralnetwork(ANN) methodincivilengineering．Thispaperexaminesthepossibilityofartificialneuralnetwork(ANN)to predictthechloridediffusioncoefficientofconcrete．A total653availablesetsofdatafrom 13litera— tureswasusedforestablishingthenetworkmode1．ThedevelopedANN modelusedasmanyas13in— putvariables，includingwater／cementratio；thedosageofcement，superplasticizer，flyash，granula— tedblastfurnace，silicafume，aggregate；compressivestrength；curingmechanism；testingmethod； testingtimeandenvironmenttoachieveoneoutputparameter，referredtoaschloridediffusioncoeffi— cient．Theresearchresultsshow thatANN isfeasibleinpredictingthechloridediffusioncoefficientin offshoreconcretestructuresandtheselectedinputvariablesareallcorrelatedparameters． Keywords：offshoreconcretestructures；chloridediffusioncoefficient；artificialneuralnetworks 混凝土因其高性价 比及耐久性而被广泛应用 近年来，人工神经网络在预测混凝土性质的应用 于基础设施 中。然而对于处于离岸环境 中的混凝