基于浆体厚度的混凝土流动性预测研究

摘要：

通过对混凝土中原材料参数的分析和处理,提取浆体厚度这一新参数,用以建立新型人工神经网络模型,对混凝土的流动性进行预测.研究结果表明,提取的新参数与不加任何处理的混凝土配合比原材料用量参数相比,在混凝土坍落度预测中更具有科学性.通过胶材用量、用水量、减水剂用量和浆体厚度这四个参数建立的新型神经网络模型可有效预测混凝土的坍落度,预测值与混凝土坍落度实测值之间的标准差为8.23,与传统神经网络模型相比精确度显著提高.

关键词：混凝土;流动性;浆体厚度;神经网络模型;预测

分类号：TU528.1(建筑材料)

在线出版日期：2021-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：26-28