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《河北农业大学》 2010年
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基于进化算法的高性能混凝土性能预测与配比优化研究

宋玲玲  
【摘要】: 高性能混凝土(High Performance Concrete,简称HPC)具有高强度,高耐久性,高施工性能的特点,已在许多重要工程中得到应用。HPC是由组成普通混凝土的水、水泥、矿物细掺料、粗细集料,再加上高效减水剂,增塑剂等组成的多相复合材料,由于各组成材料之间的非线性关系复杂,相应的性能预测模型的建立也更困难。迄今为止,世界上尚没有特别适合HPC配比的设计方法,各国研究人员在各自的试验基础上,粗略地计算具体的配合比,然后通过试验,确定最终的配合比。这样浪费了大量的时间、人力和物力。因此,快速、可靠地预测出HPC的性能,进而设计出满足强度、耐久性、工作性等要求的配合比,在HPC的工程应用中有重要意义。 本文根据已有实验数据,应用遗传规划理论进行HPC的性能预测,并在此基础上采用多目标遗传算法进行HPC的配合比优化研究,以试图快速、可靠地解决满足设计要求的HPC的配合比。其主要研究内容如下: (1)以Matlab为计算平台,根据遗传规划理论,编写了HPC的性能预测程序。结合已有数据建立性能预测模型,模拟出高性能混凝土28天抗压强度和坍落度与其各影响因素之间复杂的显性非线性数学解析式。通过实测数据进行验证分析,并分别与线性回归和神经网络模型比较,计算结果表明遗传规划模型具有更好的拟合精度和预测效果,为HPC性能预测提供了新的方法,同时对HPC配合比优化具有很好的指导作用。 (2)根据多目标遗传算法理论,以上述通过遗传规划模型得到的28天抗压强度和坍落度预测的非线性表达式为目标函数,以各变量的基本约束为约束条件,建立了HPC配比优化的多目标遗传算法模型并编制了相应的计算机程序。通过分析结果表明,该算法能有效的解决HPC配比设计问题,得出的非支配解集,为决策者提供了更有利的决策支持。 (3)在以上研究基础上,本文利用面向对象的C#语言编写了HPC性能预测和配比优化的智能决策知识系统。该系统具有界面友好,方便实用,操作简单等特点,可为混凝土的性能预测和配合比设计提供决策支持。
【学位授予单位】:河北农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TU528.01

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