基于有限元仿真及神经网络模型相结合的大体积混凝土温度预测方法

• 作者: 周双喜 郭生根
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大体积混凝土 温度 COMSOL仿真 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 水工材料
• 页码范围: 188-196
• 页数: 9页
• 分类号: TU398
• 字数: 5242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2018.11.026

摘要

大体积混凝土的温度裂缝控制是混凝土大坝安全的重要技术问题之一.为研究大体积混凝土内部温度演变规律,对其进行了现场测试.通过实测得出大体积混凝土内部由于水泥水化放热导致在50 h内温度逐渐上升;而表层温度受到环境温度的影响较大,呈现不规律的状态.考虑热固耦合和对流换热现象,结合COMSOL三维有限元软件对大体积混凝土进行模拟仿真,得出:仿真模拟计算得到的大体积混凝土内部温度变化曲线与实测数据的变化规律较为相似;但由于对流换热系数是由人为设定、水泥水化放热公式是通过经验公式得出等情况,导致仿真模拟误差在5％左右.为进一步精确模拟,结合神经网络原理并引入遗传算法和贝叶斯更新对BP神经网络权值进行优化,得出:神经网络预测曲线与实测大体积混凝土变化曲线规律相似;在有大量的已知数据的情况下,神经网络算法可以很好的对监测点进行预测,其最大误差为2.57％.因此,将有限元仿真和神经网络预测方法结合可较为准确的预测大体积混凝土内部温度变化,获知最大温差薄弱处,利于采用相应措施来避免大体积混凝土裂缝发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周双喜		57	434	10.0	19.0
2	郭生根		14	17	2.0	2.0