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进行了18组不同配合比的再生混凝土立方体试块的抗压强度试验,分析了水胶比、再生骨料取代率和粉煤灰掺量对再生混凝土抗压强度的影响规律。建立了基于深度学习神经网络的抗压强度预测模型,以水胶比、再生粗骨料取代率、再生细骨料取代率和粉煤灰掺量为输入变量预测再生混凝土试块的抗压强度。结果表明:与传统神经网络模型相比,基于深度学习的预测模型具有高精度、高效率和高泛化能力的优点,可以作为再生混凝土强度计算经验式的一种新方法。