文档介绍：摘要随着社会经济的发展和人们对绿色环境的需要,各种矿物掺合料和外加剂大量使用,尤其是粉煤灰的应用成为热点。早期对掺加粉煤灰的混凝土进行质量控制越来越受到人们重视,传统的预测方法准确性较差,难以在实际中被普遍推广应用。近几年有些人将人工智能算法,如人工神经网络应用到了混凝土强度预测方面,取得了较为理想的效果。本文针对这一情况,对粉煤灰混凝土强度的早期推定进行了全面系统的研究。首先,本课题通过试验研究了粉煤灰混凝土的力学性能,为了使试验结果能为后期的研究工作提供良好的理论支持和数据参考,主要做了如下工作:研究不同粉煤灰掺量、不同水胶比情况下混凝土的工作性、抗压与抗折强度以及坍落度,了解大致的变化规律。再进一步通过极差原理分析水胶比、胶凝材料掺量、粉煤灰掺量等因素对粉煤灰混凝土强度的影响程度,从而确定影响粉煤灰混凝土强度的主要因素。其次,论述了人工神经网络技术的主要原理和程序实现过程,利用试验得到的数据,应用建立网络预测模型,得到的结果与试验的实际结果进行对比。同时应用多元线性回归分析的方法建立数学推定模型,利用该模型得出预测结果与神经网络预测的结果进行对比。结果表明:网络预测的数据精度更好,离散性也较小。但网络模型也有一些缺陷:一、需要大量训练样本,当训练样本较少时,不能很好的训练网络,网络泛化能力差;二、算法的学习速度很慢,由于算法本质上为梯度下降法,而它所要优化的目标函数又非常复杂,这使得算法效率并不高;三、从数学角度看,算法为一种局部搜索的优化方法,但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值,因此,算法很有可能陷入局部极值,使训练失败。关键词:人工神经网络,粉煤灰混凝土,强度预测,力学性能武汉理工人学硕士学位论文
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导师签名:——日期:独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明,所呈交的论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留、送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:同期:部内容,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。武汉理工大学硕士学位论文
第二章绪论引言本文的研究背景混凝土是建筑工程中用量最大的建筑材料,而水泥作为混凝土的重要组分,在生产过程中会向大气中排放大量的耗壳叭澜缑磕阠排放量约为亿吨,其中水泥生产就占笥遥斐苫肪澄廴尽⑽率倚в腿虮渑炔利影响【縪考虑到全球的可持续发展,迫切需要在混凝土工业中以辅助胶凝材料大比例替代水泥。其中,热电厂副产品粉煤灰是世界各国使用最多的一种辅助胶凝材料【。我国煤炭资源丰富,能源生产以火力发电为主,是粉煤灰排放大国。从年的万吨到年的亿吨,再到年的亿吨,我国粉煤灰排放量迅速增长,与粉煤灰利用量之间的差别也日益扩大。粉煤灰大量占用土地,严重污染环境,已经成为国民经济持续发展的障碍。因此,工业废渣一粉煤灰的资源化是我国可持续发展战略决策的一个重要组成部分,国家出台了一系列优惠政策,鼓励、引导、支持对粉煤灰综合利用的开发研究,其中,大掺量粉煤灰混凝土是很有发展潜力的一个方向。从世界范围的混凝土发展趋势来看,近年来混凝土国际会议主要讨论的就是节约、耐久,大力提倡采用高掺量的粉煤灰混凝土和生产高掺量的粉煤灰水泥,强调建筑材料本身的生态化,随之形成以环境材料为主体的格局。混凝土强度是混凝土质量控制的核心内容,是结构设计和施工的重要依据,是混凝土最重要的性能之一。而作为混凝土质量管理特性的抗压强度,规范规定,评定结构构件的混凝土强度应采用标准试件的混凝土强度,即按标准方法制作的边长为谋曜汲叽绲牧⒎教迨约谖露任。⑹6任%以上的环境或水中的标准条件下,养护至淦谑卑幢曜际匝榉椒ú獾的混凝土立方体抗压强度O匀唬硬裳饺〉们慷戎敌枰=铣な奔洌獗然会给工程质量和管理带来诸多问题。根据目前的混凝土强度评定标准,通常在获得天强度之后才能评定混凝武汉理工大学硕士学位论文
神经网络技术早期预测混凝土强度土的强度,需要较长时间才能得到有关强度数据,不能及时的预报混凝土施工过程的质量状况,也不能据此调整混凝土配合比及时进行质量控制。这样即不能加强混凝土的质量管理也不能充分的利用水泥的活性。因此在工程管理上,无法应用与目前工程关系最密切的最新资料。一个月以前或者几天以前的工程状态与现在工程状态的