文献类型：期刊文章

作　　者：王大坤[1]

机构地区：[1]淮南市交通银行,安徽淮南232001

出　　处：《安徽理工大学学报（自然科学版）》

年　　份：2008

卷　　号：28

期　　号：3

起止页码：27-30

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、JST、PROQUEST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：以不同温度（0℃、-5℃、-10℃、-15℃、-20℃）、不同钢纤维掺量及不同水灰比的钢纤维混凝土的抗压、抗拉、抗折与抗剪强度试验结果，建立以温度、钢纤维掺量以及水灰比作为输入矢量，混凝土预测强度作为输出矢量的网络模型。用人工神经网络分别为抗压强度、抗折强度、抗拉强度及抗剪强度建立了合适的网络模型，输入层和隐含层均采用双曲线正切S型传递函数，输出层采用线性传递函数。网络采用Levenberg—Marquardt算法进行训练，对低温钢纤维混凝土的强度进行了预测，预测的相对误差在0-0．05的范围内波动，各训练总标准差与仿真总标准差均在0．3的范围内，取得了满意的结果，这对低温条件下钢纤维混凝土强度预测有一定实用价值。

关 键 词：BP神经网络 钢纤维混凝土 低温  强度预测  

分 类 号：TU375]