【摘 要】
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针对混凝土公司经常面临的原材料波动和配合比调整,造成混凝土抗压强度难以稳定控制的问题,通过建立BP神经网络模型预测混凝土7、28 d抗压强度,以胶凝材料总量、矿粉比例、粉
【机 构】
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高性能土木工程材料国家重点实验室,江苏苏博特新材料股份有限公司,武汉理工大学硅酸盐建筑材料国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0310905-06)
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针对混凝土公司经常面临的原材料波动和配合比调整,造成混凝土抗压强度难以稳定控制的问题,通过建立BP神经网络模型预测混凝土7、28 d抗压强度,以胶凝材料总量、矿粉比例、粉煤灰比例、硅灰比例、水胶比、V砂/V浆体、扩展度、V粗骨料/V砂浆作为输入层,7、28 d抗压强度作为输出层。结果表明,BP神经网络具有很强的非线性映射能力,模型预测计算的7、28 d强度值和实际值的相关系数达到了0.98031、0.95564,预测精度高。
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