再生混凝土坍落度预测

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1、2013年第6期(总第284期)混凝土预拌混凝土Number6in20l3(TotalNo．284)ConcreteREADYMDDC0NCITEdoi：10．3969／j．issn．1002—3550．2013．06．023再生混凝土坍落度预测孙亚丽，廖小辉，李燕(衢州学院建筑工程学院，浙江衢州324000)摘要：利用BP神经网络法，建立了再生混凝土的坍落度预测模型，该模型采用了三层网络结构模式，输入层采用再生混凝土的配合比数据，输出层为再生混凝土坍落度数据，模型的转移函数均采用单极性Sigmoid函数，由于Sigmoid函数值为[O，1】间，因此，对

2、再生混凝土输入数据的归一化处理。通过再生混凝土坍落度的大量试验，将试验结果与网络模型预测结果进行比对，证实了该模型对再生混凝土的坍落度预测值与实际试验结果相符合，可以为试验及生产提供参考。关键词：再生混凝土；神经网络；坍落度；数学模型中图分类号：TU528．01文献标志码：A文章编号：1002—3550(2013)06—0081—03PredictionaboutrecycledconcretecarbonationslumpSUNYali，LIA0Xiaohui，L／Yah(CollegeofCi~lEngineeringandArchitecture

3、．QuzhouUniversity，Quzhou324000，China)Abstract：ThroughthemethodofBPneutralnetwork．thearticleconsfimtedforecastmodelaboutrecycledconcreteslump．Themodelwasthree—layernetworkstructurepattern．Theinputting-layerwasthemixproportionsofrecycledconcrete．Theoutputting-layerwastherecycledcon

4、creteslump．Themodel’StransferfunctionwasSigmoidfunctionandtheresultofSigmoidwasin[O，1]．Sothearticletumedtheinputingdataintothedatain[0，1】．nIeexperimentalworkfortherecycledconcreteslumpwasdesignedandperformed．Thearticlecontrastthemodelpredictiondatawiththeexperimentaldata．andthenc

5、onfirmedthatforecastresultsWasmatchwithexperimentalresultsanditcouldprovidethereferencedforexperimentationandmanufacture．KeyWOrds：recycledconcrete；neuralnetwork；slump；mathematicmodel性能的关键因素。由于砂、石、粉煤灰、水泥等材料具有随O引言栅性，由具体的试验来测定坍落度，耗费大量的建筑原材料，建筑业的快速发展，产生了大量的建筑垃圾，其中大同时也耗费大量的人力，因此，有各种建筑

6、原材料之间的配部分是废弃的混凝土。废弃混凝土的再生利用，不仅可以缓合比来预测再生混凝土的坍落度具有重要的现实意义。解混凝土的供需矛盾，也能减轻废弃混凝土对环境的污染。目前，已经有许多的学者对混凝土的坍落度的预测方再生混凝土的研究利用，国内外已经有了较多的研究，如面进行了大量的研究，如文献[7】采用基于数理统计的线性日本在20世纪90年代已经对再生混凝土的吸水性、强度、回归方法对混凝土的坍落度进行研究，由于混凝土的配合配合比、干缩性、耐冻性进行了系统的研究[1-2]。美国通过对比呈现高度非线性关系，选择合适的回归方程非常的困难。密执安州的两条用再生混凝土铺

7、筑的公路进行再生骨料人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先混凝土干缩性能的试验研究表明，再生骨料混凝土的干缩提供的一批相互对应的输入一输出数据，分析掌握两者之间率大于天然骨料混凝土[3]。欧洲的丹麦、荷兰等国家已经十潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输人数据来推算分重视废弃混凝土的再生利用，德国也广泛将再生混凝输出结果，并在较多领域得到了应用[8_10]。由此，本试验选土用于公路的建设[习。我国对再生混凝土的研究起步较晚，取水泥、粉煤灰、水、砂、石、再生骨料及减水剂等影响再生1997年，上海市建筑构件公司利用建筑工地爆破拆除的基混凝土坍落度

8、的具体指标作为参数，采用BP．神经网络实坑支护等废弃混凝土制作混凝土空心砌块；上