基于BP神经网络的橡胶粉砂浆性能的预测

• 作者: 严捍东 贾阁森 黄国晖
• 来源期刊: 混凝土
• 学科: 工学
• 关键词: 橡胶粉砂浆 抗压强度 砂浆稠度 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 预拌砂浆
• 页码范围: 109-111
• 页数: 3页
• 分类号: TU57+8.1
• 字数: 3390字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3550.2008.05.031

摘要

与传统砂浆相比,新型砂浆具有成分复杂的特点,砂浆性能随成分变化产生的波动性很大.砂浆成分的微小改变导致新拌砂浆性能和硬化砂浆力学性能较大改变,传统砂浆配合比计算方法不适用橡胶粉砂浆.人工神经网络技术通过一组试验数据的学习,使其可以预测橡胶粉砂浆的性能,并以另三组独立的试验数据来检验网络的学习效果,此项研究提供了人工智能在砂浆配合比设计中的应用方法,并为新型砂浆外加剂掺量选择提供另一种手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严捍东	华侨大学土木工程学院	73	670	14.0	23.0
2	黄国晖	华侨大学土木工程学院	5	51	4.0	5.0
3	贾阁森	华侨大学土木工程学院	2	8	2.0	2.0