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基于卷积神经网络的高温后钢纤维火山渣混凝土力学性能预测
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作者 张庆宇 蔡斌 +2 位作者 刘倩 高鹏 沈旭 《河南建材》 2024年第2期30-34,共5页
利用CNN预测火山渣替代率、钢纤维掺量、水灰比以及温度对火山渣混凝土力学性能的作用,其中,设计温度分别为20℃、200℃、400℃、600℃、800℃;火山渣替代率分别设置为30%、50%、70%;钢纤维体积掺量分别设置为0%、0.5%、1%、1.5%;水灰... 利用CNN预测火山渣替代率、钢纤维掺量、水灰比以及温度对火山渣混凝土力学性能的作用,其中,设计温度分别为20℃、200℃、400℃、600℃、800℃;火山渣替代率分别设置为30%、50%、70%;钢纤维体积掺量分别设置为0%、0.5%、1%、1.5%;水灰比分别设置为0.4、0.5。然后进行火山渣混凝土的压缩试验和劈裂试验,得到了240组试验数据。结合实验结果,合理选择网络结构和训练过程,建立神经网络模型,并采用平均绝对误差百分比(MAPE)、均方根误差(RMSE)和相关系数(R²)比较了CNN和BPNN模型性能。结果表明,CNN模型在训练和预测阶段的表现均优于BPNN模型。CNN在预测火山渣混凝土的力学性能时具有良好的精度和适用性,可以用来预测火山渣混凝土高温后的力学性能。 展开更多
关键词 火山渣混凝土 高温 神经网络 卷积神经网络
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