基于MATLAB及FNN的高性能混凝土強度預(yù)測及配合比設(shè)計應(yīng)用研究.pdf

1、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)是近年來興起的研究熱點，是模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機結(jié)合。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦結(jié)構(gòu)的思維功能，而模糊理論是研究如何處理人腦的模糊思維方式，其目的都是模仿人腦的智能活動，提高計算機的智能水平，它們已在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，將二者結(jié)合起來，可以起到互補的效果。高性能混凝土中各礦物摻合料和化學外加劑在混凝土中的廣泛應(yīng)用，使現(xiàn)代混凝土組成和性能之間的關(guān)系日益復(fù)雜，使強度的預(yù)測成為一個典型的多變量、非線性系統(tǒng)，預(yù)測的方法準確

2、性較差，難以在實踐中被普遍應(yīng)用。因此，迫切需要用新思維、新方法和新技術(shù)來探索混凝土規(guī)律、預(yù)測高性能混凝土28天抗壓強度及配合比優(yōu)化設(shè)計在實際工程生產(chǎn)中就具有十分重要的意義。
　　 本文運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行高性能混凝土強度預(yù)測和配合比設(shè)計，并運用遺傳算法進行混凝土配合比優(yōu)化，同時與回歸方法預(yù)測結(jié)果進行比較，通過試驗測試進一步驗證。基于MATLAB的遺傳算法，將材料的強度、耐久性和工作性等性能要求作為約束條件，將材

3、料的經(jīng)濟成本作為優(yōu)化目標，建立了數(shù)學模型，優(yōu)化設(shè)計混凝土配合比。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法計算與試驗驗證得出如下結(jié)果：
　　 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型綜合考慮了影響混凝土強度的各種因素，能夠?qū)崿F(xiàn)混凝土復(fù)雜的非線性關(guān)系，具有較高的擬合與預(yù)測精度，
　　 2、優(yōu)化結(jié)果表明，遺傳算法在混凝土配合比優(yōu)化設(shè)計方面是可行的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在混凝土強度等性能預(yù)測方面明顯優(yōu)于回歸模型。若有更多的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，則網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力會更強。

4、　　 3、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在處理多因素非線性問題時比通常使用的方法有更大優(yōu)勢。它們處理問題時不需要對象的解析數(shù)學模型。
　　 4、構(gòu)建了線性回歸模型和非線性回歸模型，并將其結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和FNN方法得出的結(jié)果進行了對比，證明FNN方法的優(yōu)越性，同時也驗證了混凝土強度等性能與影響因素之間的非線性關(guān)系。
　　 5、與回歸方法預(yù)測結(jié)果進行比較，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測的結(jié)果比回歸方法預(yù)測的結(jié)果好得多。