该文是国家自然科学基金资助的"混凝土的配合比设计和性能预测的智能化系统"项目成果的组成部分.通过对高性能混凝土特点及原材料进行分析,应用模拟退火与Hopfield神经网络结合后的改进Hopfield网络,建立了高性能混凝土的配合比优化设计的智能系统.文章针对于高性能混凝土配合比优化设计,在满足强度和性能要求的前提下,建立了配合比组成材料的最低经济成本的数学模型,并且在配合比优化设计中利用了Hopfield网络,介绍了Hopfield神经网络的基本原理及实现技术,分析了它的局限性,并将其与模拟退火结合形成改进后的Hopfield网络,对高性能混凝土优化模型进行求解.最后,用Matlab成功的解决了配合比的优化问题,并与传统优化方法进行比较,得到比较满意的结果.后经试验验证,该文提出的优化设计方法不仅最大限度地节省混凝土在生产中消耗的能源、资源,保护环境,又可以节约建筑原材料的消耗,提高经济效益.该文建立了高性能混凝土的配合比优化设计的智能方法.该方法具有清晰的提示信息,简明的操作方法,能够快捷地进行高性能混凝土配合比设计,提高人机互动的能力.应用该方法,不仅可以提高混凝土配合比设计的科学性,有效地缩短施工周期,为工程服务,还有利于商品混凝土在全国范围的推广,带来巨大的经济效益和社会效益.