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人工神经网络在混凝土结构寿命预测中的应用研究

李凤姣  
【摘要】: 钢筋混凝土结构结合了钢筋与混凝土的优点,造价较低,是目前工业与民用建筑中应用非常广泛的一种结构形式。但是,随着大量钢筋混凝土建筑物使用年限的增长,结构性能不断劣化,各种损伤逐步积累,使得结构的承载力下降、耐久性降低。对在役钢筋混凝土结构进行耐久性评定和寿命预测,即可为在役结构的维修、加固或拆除提供可靠的依据,同时其研究成果可直接应用于结构的耐久性设计中,研究意义重大。 本文主要采用人工神经网络中的BP神经网络和RBF神经网络,建立了预测混凝土碳化深度及混凝土中钢筋锈蚀程度的人工神经网络模型。本文的研究分为两个层次的内容:第一层次是钢筋混凝土结构的耐久性及寿命预测理论的研究;第二层次是在获取部分实测数据的情况下,选取BP神经网络和RBF神经网络,对混凝土的碳化深度及混凝土中钢筋的锈蚀量进行拟合、预测。 按论文的章节顺序,本文的主要工作如下: (1)总结了钢筋混凝土结构耐久性的研究背景、意义和国内外发展现状,分析了混凝土碳化、冻融破坏、碱-集料反应、氯离子侵蚀、硫酸盐腐蚀和钢筋锈蚀等对混凝土结构耐久性的影响。 (2)研究了混凝土结构寿命的定义及寿命评估准则,重点分析了混凝土的碳化和钢筋锈蚀的机理、影响因素及其对应的数学预测方法。 (3)介绍了人工神经网络的发展进程及其基本原理,其中主要阐述了BP网络和RBF网络的算法及其局限性。 (4)在研究了钢筋混凝土结构耐久性和人工神经网络的基础上,选择BP网络和RBF网络预测钢筋混凝土结构中的混凝土碳化深度和钢筋的锈蚀量。运用MATLAB神经网络工具箱,就网络结构、传递函数及其它参数的选择展开研究。经大量试算和仿真结果对比,最终证明RBF网络的预测效果要明显优于BP网络,并运用所得的结果进行分析,为预测钢筋混凝土结构的寿命提供了依据。


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