神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的应用

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神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的应用

刘永胜, 徐冬梅

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刘永胜, 徐冬梅. 神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的应用[J]. 岩土工程技术, 2005, 19(5): 225-226,232.

引用本文:

刘永胜, 徐冬梅. 神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的应用[J]. 岩土工程技术, 2005, 19(5): 225-226,232.

Liu Yongsheng, Xu Dongmei. Application of Neural Network in Predicting the Strength of the Steel Fiber Reinforced Concrete at Minus Temperature[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2005, 19(5): 225-226,232.

Citation:

Liu Yongsheng, Xu Dongmei. Application of Neural Network in Predicting the Strength of the Steel Fiber Reinforced Concrete at Minus Temperature[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2005, 19(5): 225-226,232.

刘永胜, 徐冬梅. 神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的应用[J]. 岩土工程技术, 2005, 19(5): 225-226,232.

引用本文:

刘永胜, 徐冬梅. 神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的应用[J]. 岩土工程技术, 2005, 19(5): 225-226,232.

Liu Yongsheng, Xu Dongmei. Application of Neural Network in Predicting the Strength of the Steel Fiber Reinforced Concrete at Minus Temperature[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2005, 19(5): 225-226,232.

Citation:

Liu Yongsheng, Xu Dongmei. Application of Neural Network in Predicting the Strength of the Steel Fiber Reinforced Concrete at Minus Temperature[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2005, 19(5): 225-226,232.

神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的应用

刘永胜¹,
徐冬梅²

1. 中国科学技术大学力学与机械工程系, 安徽合肥 230027;
2. 安徽省建设监理有限公司, 安徽合肥 230022

基金项目:

安徽省优秀青年科技基金(04043076)

作者简介:
刘永胜：永胜,1974年生,男,博士研究生,主要研究方向为钢纤维混凝土的动、静态力学性能研究。E-mail:yshliu@mail.ustc.edu

中图分类号: YU528;TP183
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出版历程
- 收稿日期: 2005-06-27

Application of Neural Network in Predicting the Strength of the Steel Fiber Reinforced Concrete at Minus Temperature

Liu Yongsheng¹,
Xu Dongmei²

1. Department of Mechanics and Mechanical Engineering, University of Science and Technology of China, Hefei Anhui 230027;
2. Anhui Province Construction Supervision Company Limited, Hefei Anhui 230022 China

摘要: 利用BP网络对负温钢纤维混凝土的实验所得到的抗压强度、抗折强度、抗拉强度、抗剪强度进行了仿真预测。误差检测表明,BP网络可成功地建立非线性的强度模型,准确地预测负温钢纤维混凝土的强度,表明了神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的可行性。
- 神经网络 /
- 负温 /
- 钢纤维混凝土 /
- 强度 /
- 预测
Abstract: The BP neural network is established to predict the compressive strength/the flexural strength, the tensile strength and the shear strength of steel fiber reinforced concrete at minus temperature. The checking results show that the BP network could predict the strengths successfully by establishing the appropriate non-linear model and studying.
- neural network /
- minus temperature /
- steel fiber reinforced concrete /
- stength /
- prediction

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