大体积混凝土温升预测的非线性模型

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1、学兔兔www.xuetutu.com2012年第2期(总第268期)混凝土实用技术Nmnbcr2in2012(To诅lNo．268)ConcretePRACTICALTECHN0L0GYdoi：10．3969~．issn．1002-3550．2012．02．041大体积混凝土温升预测的非线性模型李晓芳(内蒙古建筑职业技术学院，内蒙古呼和浩特010070)摘要：大体积混凝土的水化热若不能及时散发，会产生很大的温度应力，导致出现温度裂缝。为了避免温度裂缝的产生，人们必须预测和控制大体积混凝土的温度形成。针对大体积混凝土温度场的非稳态特性，提出了一种基于灰色人工神经网络的温升预测模

2、型，介绍了灰色神经网络预测方法在工程中的应用，采用Matlab进行计算。预测结果表明，该模型收敛速度快，预测精度较高，实现了对大体积混凝土温升的准确预测。说明了灰色人工神经网络方法的可行性和实用性。关键词：大体积混凝土；灰色理论；人工神经网络中图分类号：TU528．O1文献标志码：A文章编号：1002—3550(2012)02—0127—03NonlinearforecastfortemperatureofmassiveconcreteLlXiao—fang(InnerMongoliaTechnicalCollegeofConstructionInnerMongolia，Ho

3、hhot010070，China)Abstrael：Thetheimalcrackingwil1appearforthesizeablethermalstressifthehydrationheatofmassiveconcretedoesnotemanateintime．SOtheformingoftemperatureofmassiveconcreteshouldbeforecastedandcontrolledtoavoidtheappearanceofthermalcracking．Basedontheanalysisofthefactorsthatinfluence

4、thetemperatureofthemassiveconcrete，atemperatureforecastingmodelisputforwardaccordingtothecharacteristicofartificialneuralnetworkmode1．AnexampleprojectiSpresentedandtheforecastofthetemperatureofmassiveconcreteiSrealizedwithM_ATIAB．Thegreyartiflcialneuralnetwork(~-ANN)methodhasbeenprovedtobef

5、easibleandpractica1．Keywords：massiveconcrete；greythoery；artificialneuralnetwork(ANn)温升预测的非线性模型。该模型既利用灰色预测的需要数据资0引言料少的优点，又吸收了BP神经网络容错能力，自适应能力强的随着我国经济的发展，大体积混凝土结构的应用日益广泛。优点。工民用建筑中的大体积混凝土温度裂缝问题日益突出【l】。大体1．1GM(1，1)预测模型的基本原理积混凝土在施工阶段，由于某些因素导致混凝土的内部温度显(1)GM(1，1)灰色系统。所谓灰色系统是指既含有已知信著升高。因此对其必须进行温度控制

6、。在大型电站施工中，有些息，又含有未知信息的系统，是由邓聚龙教授在1986年提出的。基础的混凝土浇灌量达数千立方米，由于水泥水化热的影响所灰色理论自诞生以来，发展很快，由于它所需因素少，模型简产生很大的温度应力而导致混凝土的开裂。所以对于一次连续单，特别是对于因素空间难以穷尽，运行机制尚不明确，又缺乏浇捣的大体积基础控制混凝土温度应力是保证混凝土质量的建立确定关系的信息系统，灰色系统理论及方法为解决此类问关键口。那么应如何避免混凝土温度应力产生的裂纹呢?采取题提供了新的思路和有益的尝试。的措施除选择合理的配合比、控制混凝上的入模温度外，保温灰色预测方法是根据过去及现在已知的或

7、非确知的信息，保湿养护是个较有效的方法。因此在施工过程中必须掌握混凝建立一个从过去引申到将来的GM模型，从而确定系统在未来上的温升规律才能有的放矢的制定保温措施，确定养护时间。由发展变化的趋势，为规划决策提供依据。在灰色预测模型中，对于大体积混凝土的水化热不易及时散发，导致结构内部先快速时间序列进行数量大小的预测，随机性被弱化了，确定性增强升温然后缓慢降温，这会导致出现贯穿性温度裂缝和表面裂缝。了。此时在生成层次上求解得到生成函数，据此建立被求序列的为了避免裂缝的产生，必须预测和控制大体积混凝土的温度形