基于人工神經網絡的黃河三角洲地區(qū)混凝土結構耐久性研究.pdf

1、鋼筋混凝土結構結合了鋼筋與混凝土的優(yōu)點，是廣泛應用于土木工程中的結構形式。長期以來，由于“重強度薄耐久”的設計思想的影響，大量的鋼筋混凝土結構出現了由于耐久性不足而過早老化的現象。特別是沿海地區(qū)的混凝土結構，受碳化和氯離子侵蝕共同作用，鋼筋腐蝕情況更為嚴重，使結構過早的喪失耐久性能。 人工神經網絡是理論化的人腦神經網絡的數學模型，是基于模仿大腦神經網絡結構和功能而建立的一種信息處理系統，能夠實現復雜的邏輯操作和非線性關系。人工神

2、經網絡對于難以建立精確數學模型而又易于收集學習樣本的問題非常適合。結構耐久性問題是一個包含了眾多影響因素的系統工程問題，影響因素很多，并具有許多不確定性，這樣就很難給出一種確定的表達式來描述，鑒于此，作者采用基于人工神經網絡的方法對黃河三角洲地區(qū)混凝土結構耐久性進行研究。 本文借鑒國內外有關混凝土耐久性的研究成果，對黃河三角洲地區(qū)混凝土結構耐久性破壞的機理進行研究，結合人工神經網絡基本原理，運用MATLAB神經網絡工具箱，就網絡

3、的輸入向量、網絡結構、傳遞函數及其它參數的選擇展開研究，對BP算法的缺陷進行改進。 在此基礎上，從黃河三角洲地區(qū)建筑物的普查入手，選取不同建設年代建成的典型建筑物進行檢測，以結構耐久性指標作為網絡模型的訓練樣本和測試樣本，內容包括：裂縫寬度、鋼筋直徑、保護層厚度、混凝土強度、碳化深度、氯離子侵蝕深度、鋼筋銹蝕率。 分別運用附加動量因子的自適應調整學習率算法和L-M算法訓練網絡，建立了預測混凝土碳化深度、氯離子侵蝕深度和鋼