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混凝土耐久性是当前的研究热点，决定于水灰比、胶凝材料用量、矿物掺量、外加剂用量等多种因素，常规研究混凝土耐久性是通过监测相关的指标，耗费大量的人力、物力和时间，一种仿生模型一人工神经网络则能很好地解决这个难题，文中尝试用人工神经网络对16种配比的混凝土进行28d强度、抗冻性能、氯离子扩散系数预测，结果表明此模型的可靠度很高，可以用以优化混凝土的试配，有效提高工作效率。