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摘要:
通过对混凝土中原材料参数的分析和处理,提取浆体厚度这一新参数,用以建立新型人工神经网络模型,对混凝土的流动性进行预测.研究结果表明,提取的新参数与不加任何处理的混凝土配合比原材料用量参数相比,在混凝土坍落度预测中更具有科学性.通过胶材用量、用水量、减水剂用量和浆体厚度这四个参数建立的新型神经网络模型可有效预测混凝土的坍落度,预测值与混凝土坍落度实测值之间的标准差为8.23,与传统神经网络模型相比精确度显著提高.
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文献信息
篇名 基于浆体厚度的混凝土流动性预测研究
来源期刊 砖瓦 学科
关键词 混凝土 流动性 浆体厚度 神经网络模型 预测
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 研究探讨|RESEARCH AND DISSCUSION
研究方向 页码范围 26-28
页数 3页 分类号 TU528.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-6945.2021.08.009
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研究主题发展历程
节点文献
混凝土
流动性
浆体厚度
神经网络模型
预测
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
砖瓦
月刊
1001-6945
61-1145/TU
大16开
西安市长安南路6号
52-37
1971
chi
出版文献量(篇)
7522
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3
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8786
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