建筑材料学报

作者：陈庆

关键词：超高性能混凝土; GABP神经网络; 遗传算法; 抗压强度预测; 配合比设计

基金：“十三五”国家重点研发计划项目（2018YFC0705400,2018YFC0704004）;国家自然科学基金资助项目（51508404,51478348,51278360,51308407,U1534207）

开展了不同配合比条件下超高性能混凝土（UHPC）的制备与抗压强度试验，并结合已有数据形成了神经网络训练样本；根据UHPC原材料组成和性能需求设计了包含神经网络输入层（7节点）、隐层（8节点）和输出层（1节点）的拓扑结构，并引入遗传算法（GA）优化了UHPC抗压强度预测网络的初始权值和阈值；采用试验样本模拟训练了不同配合比条件下的UHPC抗压强度预测GABP神经网络，并以此为基础建立了基于不同性能需求的配合比设计方法.对比试验数据和传统BP神经网络方法计算结果发现，GABP神经网络能更好地指导UHPC抗压强度预测和配合比设计.

来源：2020年第1期

《建筑材料学报》期刊编辑部

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