混凝土钢筋锈蚀量预测的智能模型及应用

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1、学兔兔www.xuetutu.com2011年第1期(总第255期)混凝土理论研究Number1in201l(TotalNo．255)ConcreteTHEORETICALRESEARCHdoi：10．3969~．issn．1002—3550．2011．01，010混凝土钢筋锈蚀量预测的智能模型及应用沈汝伟(贵州大学职业技术学院，贵州贵阳550003)摘要：由于混凝土开裂后钢筋的锈蚀伴随着很多不确定性，实际工程中钢筋锈蚀程度的离散性又很大，另一方面，由于混凝土中的钢筋锈蚀机理非常复杂，影响影响因素很多，因此，采用各种计算模型

2、很难得到钢筋锈蚀量，且与实测值误差较大。将径向基经网络技术应用于锈蚀开裂后混凝土中钢筋锈蚀量的评估，建立了评估钢筋锈蚀量的智能信息模型。最后通过实际工程检测结果验证了该方法的实际可行性，为钢筋锈蚀量的预测提供了一条新的途径。关键词：混凝土；径向基函数神经网络智能方法；钢筋锈蚀量；评估中图分类号：TU528．01文献标志码：A文章编号：1002—3550(2011)ol一0037—03IntelligencemodelforpredictcorrosivedegreeofconcreteembededrebarSEENRu—w

3、ci(GuizhouUniversity，VocationalandTechnicalCollege，Guiyang550003，China)Abstract：Thecorrosionofreinforcedconcretecrackingwasinfluencedbythemanyuncertainties，andthemechanismofs~elcorrosionincon·creteisverycomplex．Radialbasisfunctionneuralnetworkisusedforassessingcorr

4、osivedegreeofconcreteembededrebaraftercorrosioncrackwasproducedAfterthemainfactorsaffectingthecorrosivedegreeofrebarisanalyzed，aartificialintelligencemodelwasestablished．Theadaptionofthemodelisdiscussedfromtheanglesofnetworksstructuraloptimizationandlearningparamet

5、ers．Thefeasibilityisverifiedaccordingtothedatafrompracticalengineeringinvestigation．Itprovidesanewwaytopredictcorrosivedegreeofconcreteembededrebaraftercorrosioncrack．KeyWOrds：concrete；radialbasisfunctionneuralnetworkintelligentmethods；amountofsteelcorrosion；assess

6、mentBP神经网络相比，RBF网络是一种局部逼近网络，对于每个训0引言练样本，它只需要对少量的权值和阈值进行修正，所以RBF神混凝土中的钢筋锈蚀是造成混凝土结构耐久性损伤的最经网络不仅学习速度快，而且避免了局部最小问题，同时，由于重要因素之一[1-。在一般情况下，混凝土开裂以前，钢筋锈蚀量只有少量的权值需要调整，其推广能力显著增强，使得其对新较小。然而一旦混凝土保护层开裂，钢筋锈蚀速度必然加快。由样本的预测能力显著增强。因此，RBF神经网络在逼近能力、分此看出，混凝土保护层是否产生顺筋开裂是钢筋混凝土结构工类能力和学习速度

7、等方面均优于BP神经网络『11】。鉴于上述原作状态的一个重要分水岭，是结构由正常使用期进入结构老化因，为较准确地建立钢筋锈蚀程度与裂缝宽度之间的关系，本研期的标志。鉴于此，混凝土保护层顺筋开裂的研究意义重大。在究尝试利用人工神经网络方法来评估锈蚀开裂后混凝土中钢实际工程检测中，能够比较容易发现的裂缝宽度在0．1InlTl左右。筋的锈蚀程度。实际中，大量产生锈蚀裂缝存在钢筋混凝土构件中，且钢筋锈蚀量已较大，由于受诸如水和氧气等腐蚀介质更易到达钢筋表1径向基函数神经网络智能方法面，使其锈蚀速度加快，从而使得其结构构件的耐久性与可

8、靠1．1径向基函数神经网络简介性大大降低。鉴于以上原因，合理准确估计此类构件的锈蚀程度，径向基函数(RBF)神经网络是由PowellM．J．D于1985年可以对现有结构构件的可靠性与耐久性评估及维修加固决策提出的，以函数逼近理论为基础构造的一类前向网络。径向基函具有较大的实用价值。如果可以