【摘 要】
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混凝土构件中的钢筋锈蚀与所在位置混凝土所含氯离子浓度有关,为了预测腐蚀混凝土不同深度的氯离子含量,本研究制作了10组混凝土试块,利用人工海水进行加速腐蚀,对不同腐蚀循环次数的混凝土试块进行氯离子检测,获得腐蚀混凝土不同深度的氯离子含量,基于神经网络的原理,建立三层BP网络模型,利用试验样本,对该模型进行训练,获得神经网络的模型系统,经检验样本检验,模型的预测值和实测值吻合较好.利用该模型系统对分析
【机 构】
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天津大学,建工学院,天津,300072;温州大学,土木与建筑工程学院,浙江温州,325035 天津
【出 处】
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中国建筑学会建筑结构分会第九届混凝土结构基本理论和工程应用学术会议
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混凝土构件中的钢筋锈蚀与所在位置混凝土所含氯离子浓度有关,为了预测腐蚀混凝土不同深度的氯离子含量,本研究制作了10组混凝土试块,利用人工海水进行加速腐蚀,对不同腐蚀循环次数的混凝土试块进行氯离子检测,获得腐蚀混凝土不同深度的氯离子含量,基于神经网络的原理,建立三层BP网络模型,利用试验样本,对该模型进行训练,获得神经网络的模型系统,经检验样本检验,模型的预测值和实测值吻合较好.利用该模型系统对分析和预测海水腐蚀混凝土构件中氯离子含量和钢筋的锈蚀程度具有一定的参考价值.
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