再生混凝土收缩徐变预测新方法

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1、2017年第2期(总第328期)Number2in2017(TotalNo．328)混凝土Concrete实用技术PRACTICALTECHNOLOGY再生混凝土收缩徐变预测新方法张研证，邓雪沁2，曾榕2(1．广西岩土力学与工程重点实验室，广西桂林541004；2．桂林理工大学土木与建筑工程学院，广西桂林541004)摘要：针对当前方法的局限性，提出基于高斯过程机器学习的再生混凝土收缩徐变预测方法。该方法采用少量试验数据作为学习样本，建立主要影响因素与收缩徐变的复杂非线性映射关系，对新的预测样本做出精准预测，获得对应的收缩徐变。实例研究结果表

2、明：该预测方法是可行的，能够在小样本试验数据下对新样本做出高精度的预测，并且方法参数自适应获取、实现过程简单，为再生混凝土收缩徐变的合理确定提供一条新途径。关键词：再生混凝土；收缩；徐变；高斯过程；预测中图分类号：TU528．01文献标志码：A文章编号：1002—3550(2017)02—0117—03NewmethodforpredictionaboutshrinkageandcreepofrecycledaggregateconcreteZHANGy抽1一．DENGXueqin2。ZENGRon92(1．GuangxiKeyLaborat

3、oryofGeomechanicsandGeotechnicalEngineering，Guilin541004，China；2．SchoolofCivilandArchitectureEngineering，GuilinUniversityofTechnology，Guilin541004，China)Abstract：Aimingtothefactthatitisstilldifficulttoreasonablydeterminetheshrinkageandcreepofrecycledaggregateconcrete，themet

4、hodbasedonGaussianprocess(GP)machinelearningisproposedforforecastingofshrinkageandcreepofrecycledaggregateconcrete．Usingafewtestdataaslearningsamples，thenonlinearmappingrelationshipbetweenshrinkagecreepanditsmaininfluencingfactorsisestablishedbyGP．Basedonthat，thenewpredicti

5、onsamplescanbeaccuratelypredictedandobtainedcorrespondingshrinkagecreep．Theresultsofcasestudyshowthatthismethodisfeasible，thatcanhiighaccuratelypredictnewsamplesbasedonafewtestdata．Themethodalsohasmeritsofself-adaptiveparametersdeterminationandsimpletoimplement．Itprovidesan

6、ewwayforreasonablydeterminingshrinkageandcreepofrecycledaggregateconcrete．Keywords：recycledaggregateconcrete；shrinkage；creep；Gaussianprocess；prediction0引言再生混凝土能够将废弃的混凝土再利用，顺应当前绿色、环保的建材发展趋势，对其性能的研究在学术界得到广泛重视【l-41。收缩徐变是再生混凝土的一项重要性能指标，它能够使结构的内力、变形随着时间发生变化，尤其是对预应力、大跨度等在变形、应力方面有

7、较高要求的结构，掌握收缩徐变的情况对结构安全性分析具有重要意义。试验方法是当前确定再生混凝土收缩徐变的主要方法M，然而试验方法面临着周期长、费用较高、建立在试验数据基础上的经验公式难以囊括众多影响因素等问题。为此，一些学者将神经网络(ANN)非确定性方法引入再生混凝土收缩徐变研究中，为再生混凝土收缩徐变的确定提供了一条新思路罔。但是神经网络方法本身存在着对样本依赖性强、网络结构难以确定等不足之处。为此，寻求更加合理、有效的新的不确定性预测方法是很有必要的。高斯过程(Gaussianprocess，GP)是在贝叶斯原理的基础上提出的一种新兴机器

8、学习方法，它有着严格的统计学推导背景，能够处理小样本、高维度、非线性等复杂不确定性问题，并且具有参数自适应获取、结构框架简单等突出优点，在土木工程很多领域得到成功应