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      模袋混凝土工作性能和強(qiáng)度的試驗(yàn)研究

      2020-10-20 11:06:34王志華
      讀與寫·教師版 2020年8期
      關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主成分分析強(qiáng)度

      王志華

      摘要:模袋混凝土通常要求具有較大的流動(dòng)性、強(qiáng)度和耐久性。為了生產(chǎn)出滿足這些需求的高質(zhì)量模袋混凝土,一般都是在規(guī)范規(guī)定的范圍內(nèi),專家的經(jīng)驗(yàn)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。為了降低配合比設(shè)計(jì)中人為因素的影響和提高工作效率,本文通過實(shí)測數(shù)據(jù),首先用主成分分析法分析了影響流動(dòng)性和強(qiáng)度大小的主要因素,然后采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能很好的預(yù)估模袋混凝土的流動(dòng)性和強(qiáng)度。

      關(guān)鍵詞:工作性能? 強(qiáng)度? 主成分分析? BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      1.引言

      模袋混凝土在北方防滲襯砌渠道工程中已得到廣泛應(yīng)用,由于模袋混凝土施工要求混凝土具有較高的流動(dòng)性,所以外加劑已經(jīng)成為模袋混凝土不可缺少的組分部分,為了降低工程成本,會(huì)在模袋混凝土中加入適量的粉煤灰和礦渣,造成模袋混凝土的組分多,評(píng)價(jià)因子也多,特別是強(qiáng)度需要28天的養(yǎng)護(hù)時(shí)間,如果檢測強(qiáng)度不滿足要求,則進(jìn)行改進(jìn)就太晚了。因此,本文通過20組實(shí)測數(shù)據(jù),用主成分分析法分析了影響流動(dòng)性和強(qiáng)度大小的主要因素,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模袋混凝土的流動(dòng)性和抗壓強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測,以期為模袋混凝土配比的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參考。

      2.試驗(yàn)

      2.1原材料試驗(yàn)

      水泥依據(jù)《通用硅酸鹽水泥》GB175的相應(yīng)要求,檢測其含堿量、礦物組成、細(xì)度和水化熱等技術(shù)指標(biāo),均符合設(shè)計(jì)要求。粗、細(xì)骨料依據(jù)《水工混凝土施工規(guī)范》SL677-2014的相應(yīng)要求,檢測其表觀密度、含泥量、有機(jī)物含量等指標(biāo),也均符合設(shè)計(jì)要求。其中各種原材料的表觀密度見表1。

      2.2試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

      試驗(yàn)方案采用正交試驗(yàn)實(shí)驗(yàn)方案中的組合法進(jìn)行設(shè)計(jì),保持粉煤灰摻量20%不變,選定水泥用量、水灰比、減水劑摻量3個(gè)因素都為4個(gè)水平,砂率、細(xì)集料用量2個(gè)因素都為5個(gè)水平,具體各因素的水平取值見表1。

      3.試驗(yàn)結(jié)果分析

      3.1用主成分分析法分析影響模袋混凝土的流動(dòng)性和抗壓強(qiáng)度的主要因素

      在統(tǒng)計(jì)中,主成分回歸(PCR)是一種基于主成分分析(PCA)的回歸分析技術(shù)。更具體地說,PCR用于估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型中的未知回歸系數(shù)。本文將主成分個(gè)數(shù)設(shè)置為5,最終結(jié)果見表3.

      3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模袋混凝土的流動(dòng)性和抗壓強(qiáng)度

      反向傳播(Back propagation,縮寫為BP)是一種用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,用于計(jì)算在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中使用的權(quán)重需要用到的梯度。反向傳播是“誤差反向傳播”的簡寫,因?yàn)檎`差是在輸出時(shí)計(jì)算的,并且從輸出層往后分布于網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)層。它通常被用來訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      反向傳播是將delta規(guī)則推廣到多層前饋網(wǎng)絡(luò),通過使用鏈規(guī)則迭代計(jì)算每個(gè)層的梯度來實(shí)現(xiàn)。反向傳播是一種更通用的技術(shù)稱作自動(dòng)微分的特例。在學(xué)習(xí)的中,反向傳播通常被梯度下降優(yōu)化算法所使用,通過計(jì)算損失函數(shù)的梯度來更新神經(jīng)元權(quán)重,以最小化損失函數(shù)。本文用Matlab軟件對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,主要步驟:(1)劃分訓(xùn)練集和測試集;(2)數(shù)據(jù)歸一化;(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建、訓(xùn)練及仿真測試;(4)數(shù)據(jù)反歸一化;(5)性能評(píng)價(jià)。具體結(jié)果見表4。

      4.結(jié)論

      (1)從表2可以看出外加劑的摻量對模袋混凝土的工作性能和強(qiáng)度有至關(guān)重要的影響。

      (2)本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在模袋混凝土配合比參數(shù)(單位水泥含量、水灰比、砂率、單位粗骨料含量、外加劑)的基礎(chǔ)上預(yù)估了模袋混凝土的塌落度、擴(kuò)展度、含氣量和抗壓強(qiáng)度。研究結(jié)果表明,強(qiáng)度、擴(kuò)展度、塌落度和含氣量預(yù)測估算結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果的最大相對誤差分別為9%、20%、2%、20%。所以基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模袋混凝土抗壓強(qiáng)度、塌落度的預(yù)測是有效的。

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