神经网络在混凝土碳化深度预测中的研究应用

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1、2382014，50（14）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用神经网络在混凝土碳化深度预测中的研究应用11222高攀祥，于军琪，牛荻涛，董振平，罗大明11222GAOPanxiang,YUJunqi,NIUDitao,DONGZhenping,LUODaming1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安7100552.西安建筑科技大学土木工程学院，西安7100551.SchoolofInformationandControlEngineering,Xi’

2、anUniversityofArchitectureandTechnology,Xi’an710055,China2.SchoolofCivilEngineering,Xi’anUniversityofArchitectureandTechnology,Xi’an710055,ChinaGAOPanxiang,YUJunqi,NIUDitao,etal.Researchandapplicationonneuralnetworkinconcretecarbonationdepthprediction.Com

3、puterEngineeringandApplications,2014,50（14）：238-241.Abstract：ForthedefectsonsearchspeedslowandeaseintothelocalminimaoftheBPneuralnetwork,themodelabouteachfactorandthelengthofthepartialcarbonationzoneisestablished,whichusesthePSOalgorithmtooptimizetheBPneu

4、ralnetwork.Basedontheexperimentalsimulationtraining,theimprovedmodelisappliedtothepartlocationofacon-cretebridgeoncarbonationdepthpredictionandthesimulationapplicationresultsshowthatthenetwork,havingfasterconvergencerate,outputvaluesandexpectationsisagood

5、match.Sothemodelcanpredictthelengthofthepartialcar-bonationzoneofthereinforcedconcrete,whichoffersscientificguidancetodurabilitydesign,assessmentofconcretestructuresandlifeprediction.Keywords：neuralnetwork;concrete;carbonationdepth;structuraldurability摘要：

6、针对BP神经网络搜索速度慢、易陷入局部极值的缺陷，采用PSO算法优化BP神经网络后建立各影响因素与部分碳化区长度的关系模型。将改进后的模型进行实验仿真训练并应用于某混凝土大桥部分位置的碳化深度预测中，仿真应用结果表明，网络输出值和期望值很好吻合，收敛速度更快。所以该模型能够对混凝土部分碳化区长度进行预测，为混凝土结构耐久性设计、评估和寿命预测提供科学指导。关键词：神经网络；混凝土；碳化深度；结构耐久性文献标志码：A中图分类号：TP391；TU17doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1

7、207-0450混凝土作为世界上是最常用的建筑材料之一，现已学部主编的学科发展战略报告“建筑、环境与土木工程II”[1]广泛应用于工业与民用建筑、交通、水利、港口等工程，（土木工程卷）中明确指出：“开展混凝土结构耐久性和其耐久性问题已成为全球性可持续发展研究的重要内全寿命成本最优化研究是关系到国计民生的重大课[4]容，受到国内外学术界和工程界的高度重视。美国土木题”。钢筋锈蚀是造成混凝土结构耐久性劣化的主要[2]工程师学会（ASCE）2009年年初公布的报告指出，全原因，碳化作用则使混凝土的碱性降低，从而

8、失去对钢美基础设施的平均健康状态仍然停留在D级水平，估计筋的保护作用，它是一般大气环境混凝土中钢筋锈蚀的近5年需要投入的维修资金达2.2万亿美元；其中至少前提条件。因此，研究混凝土碳化深度的预测模型，对有160570余座国家级干线桥梁（至2003年）因混凝土于混凝土结构耐久性设计、评估和寿命预测具有重要的[3][5-6]结构耐久性不良而需要大修。调查显示，我国桥梁、隧工程意义。道、港工等在役混凝土结构的耐久性问题也非常严重。目