钢—聚丙烯纤维混凝土碳化深度预测模型算法研究

• 作者: 刘玉林 吴多 刘思语 尹遇学 华清 罗昌泰 詹钦鹏 张智越
• 来源期刊: 南昌工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 钢纤维 聚丙烯纤维 混凝土 碳化深度 预测
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 土木与建筑工程
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TU528.572
• 语种: 中文

摘要

为进一步对混凝土碳化问题进行研究,优化目前碳化深度预测模型中准确度不足的缺陷,本文以钢—聚丙烯纤维混凝土为例,对其不同周期、不同纤维比例掺量影响下的碳化深度进行预测.基于FICK第一定律开展目标对象的碳化深度预测研究,引入二阶多项式、BP神经网络等拟合算法,对其碳化深度预测模型进行优化改进.改进后的预测结果表明:相比于传统算法,二阶多项式拟合算法的误差精度大体上控制在5％以内,满足工程精度要求.同时,采用BP神经网络算法也可验证其结果的可靠性,为后续钢—聚丙烯纤维混凝土碳化性能研究及其耐久性寿命预测提供重要参考.