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摘要:
混凝土耐久性受到许多不确定性因素的影响.基于RBF神经网络结构具有自适应确定性,输出值与初始权值无关的优点,根据影响施工期混凝土材料特性耐久性主要因素,建立了相应的混凝土裂缝深度预测模型.根据已有的试验数据,利用MATLAB数学软件实现了对该模型的训练.利用训练好的模型进行混凝土裂缝深度预测.预测结果表明,预测值与实测值误差相对较小,在允许范围内,所以RBF神经网络预测根据施工期混凝土材料特性能够实现碳化混凝土裂缝深度在实际工程中的预测.
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文献信息
篇名 施工期混凝土材料特性对其结构耐久性能影响研究
来源期刊 施工技术 学科 工学
关键词 混凝土 碳化 耐久性 RBF神经网络 数值模拟
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 混凝土
研究方向 页码范围 48-50
页数 3页 分类号 TU528.1
字数 2537字 语种 中文
DOI 10.7672/sgjs2014030048
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张国兴 河北建筑工程学院管理系 20 226 6.0 15.0
2 赵丽 河北建筑工程学院管理系 13 51 4.0 6.0
3 李海波 河北建筑工程学院管理系 17 53 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
混凝土
碳化
耐久性
RBF神经网络
数值模拟
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
施工技术
半月刊
1002-8498
11-2831/TU
16开
北京市西城区德胜门外大街36号A座
2-756
1971
chi
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14866
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