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珠三角地区高性能混凝土配合比智能化系统

作　者: 余燕妮
导　师: 焦楚杰；杨世华
学　校: 广州大学
专　业: 建筑与土木工程
关键词: 高性能混凝土配合比设计智能化 BP神经网络软件开发
分类号: TU528
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 4次
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内容摘要

高性能混凝土(High Performance Concrete,简称HPC)在节能、节料、工程经济、环保与生态平衡等诸多方面都具有重要意义,尤其是为了适应现代化工程向高耸、重载、大跨发展和承受恶劣环境的需要,高性能混凝土的应用越来越广泛。但是,HPC原材料组分多,性能要求更严格,配合比设计中影响因素多,质量控制比较复杂,原材料以及配制方法与当地资源和环境气候条件密切相关,在每个地区混凝土配方都不尽一致,以致需要重复的试配工作而耗费大量的人力物力。高性能混凝土配合比智能化系统的开发可以减少这一消耗。此外,清华大学陈肇元院士指出—高性能混凝土是地方性很强的材料,它对原材料性能及配合比非常敏感,性能波动较大,用传统的配合比设计方法很难满足预计的精度要求,这就意味着要有新的配合比设计方法来解决这一难题。而智能化的应用不失为解决问题的一种方法。基于此,论文以珠三角地区的原材料配制出C30-C100级的高性能混凝土,并结合一些混凝土搅拌站的工程配合比数据,对影响HPC抗压强度和坍落度的主要因素进行分析,提取出主要因素,即水泥、粉煤灰、硅灰以及外加剂用量等作为人工神经网络的输入参数,训练BP神经网络模型并进行网络模型的性能测试。以高性能混凝土的强度作为设计目标,利用MATLAB完成界面设计以及代码文档的编写,开发出高性能混凝土配合比智能化系统。最后,通过广州大学实验室及珠海方力源材料有限公司的试验应用来检验所开发的配合比智能化系统的可靠性和准确性。

全文目录

摘要 5-6ABSTRACT 6-8目录 8-10CONTENTS 10-13第一章绪论 13-27 1.1 研究背景 13-20 1.1.1 高性能混凝土配合比智能化设计概述 13-20 1.1.2 本论文研究的必要性 20 1.2 高性能混凝土原材料要求概述 20-24 1.3 本文的研究思路、研究内容与技术路线 24-26 1.3.1 研究内容 24-25 1.3.2 研究思路及技术路线 25-26 1.4 本章小结 26-27第二章神经网络基本原理和网络模型的介绍 27-37 2.1 MATLAB语言及其神经网络工具箱概述 27-28 2.1.1 MATLAB语言 27 2.1.2 MATLAB神经网络工具箱概述 27-28 2.2 系统网络模型的选取 28-29 2.3 BP神经网络及其基本原理 29-35 2.3.1 BP神经网络简介 29 2.3.2 BP网络结构模型原理图 29-30 2.3.3 BP学习算法误差的调整过程 30-35 2.4 MATLAB界面设计工具—GUI概述 35-36 2.5 本章小结 36-37第三章基于BP神经网络的高性能混凝土配合比系统总体设计 37-59 3.1 BP网络参数选取与确定 37-39 3.1.1 输入单元的选择 37 3.1.2 输出单元的选择 37 3.1.3 隐含层数目的确定 37-38 3.1.4 材料用量范围的考虑 38-39 3.2 神经网络训练程序与性能误差结果 39-48 3.2.1 神经网络训练程序 39-41 3.2.2 BP网络训练样本 41-46 3.2.3 训练后网络的误差 46-48 3.3 系统界面设计 48-49 3.3.1 GUI设计的方法和基本步骤 48 3.3.2 本文配合比系统的GUI设计 48-49 3.4 本文配合比系统主程序 49-56 3.5 独立文件的编制 56-57 3.6 本章小结 57-59第四章高性能混凝土配合比智能化系统的应用 59-67 4.1 基于高性能混凝土配合比智能化系统的试验概述 59-65 4.1.1 高性能混凝土立方抗压强度试验 59-63 4.1.2 试验结果 63-65 4.2 对试验结果的评价 65-66 4.2.1 试验结果分析 65 4.2.2 对配合比设计系统的分析及评价 65-66 4.3 本章小结 66-67第五章结论与展望 67-69 5.1 结论 67 5.2 展望 67-69参考文献 69-73攻读硕士学位期间发表的论文 73-75致谢 75

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