早期推定粉煤灰混凝土强度试验研究

论文摘要

随着现代混凝土技术的发展，各种矿物掺合料和外加剂大量使用，尤其是粉煤灰的大掺量应用成为热点。早期对掺加粉煤灰的混凝土进行质量控制越来越受到人们重视，已有的早期推定混凝土强度的方法还能否适用，能否建立更好的试验方法和预测模型也受到了广泛的关注。本文针对这一情况，对粉煤灰混凝土强度的早期推定进行了全面系统的研究，并在此基础上提出了应用人工神经网络技术早期预测粉煤灰混凝土强度的方法。为快速评定双掺粉煤灰和高效减水剂混凝土的强度，早期控制粉煤灰混凝土的质量提供了应用依据。首先，配制了普通粉煤灰混凝土、高强粉煤灰混凝土、大流动性粉煤灰混凝土、大掺量粉煤灰混凝土，根据沸水法的规定测定早期强度和28d强度，应用MATLAB，对所得试验结果进行了一元回归分析、二元回归分析和非线性回归分析，分别建立了数学推定模型，并且对加速养护试验结果进行了理论分析，为早期推定粉煤灰混凝土的强度提供了试验理论依据。其次，论述了人工神经网络技术的主要原理和程序实现过程，利用早期推定粉煤灰混凝土强度试验的数据，应用BP神经网络建立了预测模型，通过试验数据验证了其推定精度，提出了应用快测强度和人工神经网络技术相结合进行早期预测粉煤灰混凝土强度的方法。同时，建立了GRNN网络预测模型，并对两种网络进行了比较。结果表明：两种网络都能较好的预测粉煤灰混凝土强度，BP网络的预测精度较好，GRNN网络稳定性较好。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外早期推定混凝土强度研究现状
• 1.2.1 早期推定混凝土强度主要发展历程
• 1.2.2 早期推定混凝土强度主要技术方法
• 1.3 早期推定混凝土强度存在的问题
• 1.3.1 材料变化影响混凝土推定强度的问题
• 1.3.2 数学模型影响混凝土推定强度的问题
• 1.4 本课题主要研究目的和内容
• 2 早期推定粉煤灰混凝土强度的试验研究
• 2.1 概述
• 2.1.1 试验方法的选择
• 2.1.2 试验原材料
• 2.1.3 试验设备
• 2.1.4 试验方案
• 2.2 早期推定粉煤灰混凝土强度试验
• 2.2.1 普通强度等级粉煤灰混凝土强度早期推定
• 2.2.2 高强度等级粉煤灰混凝土强度早期推定
• 2.2.3 大流动性粉煤灰混凝土强度早期推定
• 2.2.4 大掺量粉煤灰混凝土强度早期推定
• 2.3 粉煤灰混凝土强度早期推定数学模型的建立
• 2.3.1 混凝土强度关系式实用模型的讨论
• 2.3.2 数学模型的建立和分析
• 2.4 早期推定粉煤灰混凝土强度的理论分析
• 2.4.1 粉煤灰在混凝土中的主要作用
• 2.4.2 粉煤灰在混凝土中的作用机理分析
• 2.4.3 加速养护试验理论分析
• 2.5 小结
• 3 应用人工神经网络技术早期预测混凝土强度
• 3.1 人工神经网络技术的基本原理方法
• 3.1.1 人工神经网络的概念
• 3.1.2 神经网络的处理单元
• 3.1.3 BP神经网络
• 3.1.4 基于MATLAB的神经网络工具箱
• 3.1.5 应用人工神经网络早期预测混凝土强度的基本思想
• 3.2 BP网络预测混凝土强度的实施
• 3.2.1 数据的来源
• 3.2.2 网络结构的构建
• 3.2.3 粉煤灰混凝土神经网络预测的具体实施
• 3.3 GRNN网络在混凝土强度预测中的尝试
• 3.3.1 GRNN网络模型
• 3.3.2 GRNN网络模型的构建
• 3.3.3 GRNN网络预测结果
• 3.3.4 GRNN网络与 BP网络预测稳定性比较
• 3.4 网络预测结果与回归方法预测结果的比较
• 3.4.1 普通粉煤灰混凝土预测结果的比较
• 3.4.2 高强粉煤灰混凝土预测结果的比较
• 3.5 小结
• 4 结论与存在的问题
• 4.1 结论
• 4.2 存在的问题
• 参考文献
• 致谢
• 研究生期间完成的论文