混杂纤维混凝土热工参数反分析研究.pdf
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1、2 0 1 3 年 第 5期 (总 第 2 8 3 期 ) N u mb e r 5 i n 2 0 1 3 ( T o t a 1 N o 2 8 3 ) 混 凝 土 Co n c r e t e 理论研究 THE 0RETI CAL RES EARCH d o i : 1 0 3 9 6 9 i s s n 1 0 0 2 3 5 5 0 2 0 1 3 0 5 0 0 6 混杂纤维混凝土热工参数反分析研究 张璐 ,赵文 ,李艺 。孙博 ( 东北大学 资源与土木工程学院,辽宁 沈阳 1 1 0 8 1 9 ) 摘要 : 为了获取纤维混凝土的热力学参数 , 自制含内热源的加热一 测温装置,
2、依据实测温度值 , 利用 B P神经网络对聚丙烯一 玄武 岩混杂纤维混凝土热力学参数进行反分析预测。 选取导热系数、 质量热容和对流系数为待反演参数 , 利用正交设计得到各参数不 同水平组合的试验方案, 用 A N S Y S根据方案进行温度场正分析模拟试验 , 获取足够数量 的训练样本。 最后创建 B P神经网络模 型, 实现参数预测。 结果表明 : 最优参数为导热系数 1 8 7 w ( m K) , 质量热容 1 2 1 8 7 0 J ( k g K) , 对流系数 1 2 9 1 w ( m K) 。 反演 参数求解 的温度值和实测值误差在 1 8 1 1 3 6 4 范围内, 参数
3、符合工程要求的合理值。 关键词 : 混杂纤维混凝土;热工参数 ;反分析 ;B P 神经网络 中图分类号 : T U 5 2 8 5 7 2 文献标志码 : A 文章编号 : 1 0 0 2 3 5 5 0 ( 2 0 1 3 ) 0 5 0 0 2 1 0 3 Ba c k a n a l y s i s o f t h e r m o d y n a m i c p a r a me t e r o f h y b r i d f i b e r r e i n f o r c e d c on c r e t e Zt -GLu, ZHA0 We n, LIYi , SUN Bo ( S
4、c h o o l o f R e s o u r c e s a n d C i v i l E n g i n e e ri n g , No r t h e a s t e r nU n i v e r s i t y , S h e n y ang 1 1 0 8 1 9 , C h i n a ) Abs t r ac t : I n o r d e r t o a c q u i r e t h e r mo d y na mi c p a r am e t e r o fh y b rid fibe r r e i n f o r c e d c o n c r e wi t h
5、 po l y - p r o p yl e ne a n d b a s a l t fi be r , a ba c k a na l ys i s p r e d i c t i o n wa s c a r r i e d o u t wi t h BP ne ura l n e t wo r k, wh i c h b a s e d o n the t e s tin g d a t a o fme a s ur e d t e mpe r a t u r e g mne d f o r m h o me - ma d e d e v i c e wi th i n ne r h
6、e a t s o urc e for h e a t i n g me a s ur i n g,Ta k i n g the rm a l c o n d uc t i v i t y, s p e c i fic h e a t an d c o nv e c t i o n c o e ffi c i e n t a s s t a y i n - v e r s i o n pa r a me t e r s , d i ffe r e n t e x p e r i me nt s c h e me s o f parame t e r c o mbi n a t i o n we
7、 r e o bt a i n e d b y the o r t h o go n M d e s i g n, a s u ffi c i e n t n u mb e r of t r a i n i ng s a mp l e s we r e pr o vi d e d by ANS YS t he r ma l a n a l y s i s , the p r e d i c t i o n mo d e l o f BP n e u r a l n e tw o r k wa s o btai n e d a n d p aram e t e r p r e - d i c t
8、 i o n wa s r e a l i z e d T h e r e s u l t s s h o we d that o p t i mu m p a r am e t e r s o f t h e rm a l c o n d u c t i v i ty, s p e c i fi c heat and c o n v e c ti o n c o e ffic i e n t we r e 1 8 7 W ( m K) , 1 2 1 8 7 0 J ( k g K)a n d 1 2 9 1 W ( m K) T h e e r r o r b e tw e e n i n
9、 v e Bi o n t e mp e r a t u r e v a l u e and the me asu r e d t e mp e r a t u r e v a l u ewa s 1 81 1 3 6 4 wh i c hme t the e ng i n e e rin g r e q u i r e me n t s Ke y wo r d s : h y b r i d fi b e r r e i n f o r c e d c o n c r e t e ; t h e rm o d y n a mi c p aram e t e r ; b a c k a n a
10、 l y s i s ; BP n e ura l n e tw o r k 0 引 言 混凝土热工参 数是进 行温度场 、 应力场计算 的基础 , 适当的参数确定是保证后续热分析的重要前提。 热工参数 的研究方法包括: 理论研究、 试验研究和基于实测数据的 反分析研究。 在大量测试设备价格 昂贵, 无法普及 的情况下 , 反分析的思路无疑是解决这一 问题较为合适 的方式 , 其可 行性在大量工程中得 以验证 1 - 4 。 吴相豪根据热传导方程 推导 出基于定 点不 同时刻 温 度实测值的热工参数反演, 实现了一维热传导热工参数反 分析的实际应用阁 。 王登刚采用反 问题最优控制解 的概念
11、, 构造求解二维稳态导热反问题 的数值迭代解法 , 有效建立 了适用于单 、 多介质热工参数反分析方法阎 。 张宇鑫将三维 瞬态温度场有 限元理论与反分析问题理论相结合 , 采用遗 传算法寻求非线性反演问题的全局最优解同 。 现有热工参 数反分 析研究 成果 , 主要针对混凝土热工参数 , 且不考虑 内热源 , 对含 内热源纤维混凝土的参数研究 尚不多见 。 本研究采用 Ma t l a b的 B P神经 网络程序 , 建立参数模 型 , 通过 A n s y s 数值试 验获取大量训练样本 , 最后依 据室 内试验实测温度数据 , 完成对聚丙烯一 玄武岩混杂纤维混凝 土热工参数的反分析预测
12、。 1 纤维混凝 土温度 场测试试验 1 1 材料及 配合 比 水泥采用大连华 日 牌 P O 5 2 5 级水泥, 密度 3 0 g c m3 。 聚丙烯纤维 由香港 G R A C E公司提供 ,熔点 3 3 0 华 氏度 。 玄武岩纤维 由四川航 天拓鑫玄武岩实业有限公 司提供 , 弹 性模量 3 4 G P a , 长度 3 0 I 1 1 1 。 减水剂 : 花王萘系减水剂 , 最 大减水率 3 0 。 细骨料为细度模数为 2 5 的中砂 , 粗骨料为 粒径 5 1 5 rai n细石 , 配合比见表 1 。 1 2 容器的制作及养护 试 验规格 尺寸 : 内径 2 2 0 mm,
13、外径 4 0 0 mi i l , 壁 厚为 收稿 日期 :2 0 1 2 1 1 _ 2 8 基金项 目:国家 自然科学基金资助项 目( 5 1 0 7 8 0 6 5 ) ; 中央高校基本科研业务费项 目( N1 1 0 4 0 1 0 0 7 ) 21 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 的 B P神经网络 。 中间层神经元数 目P和输入层神经元数 目n的近似 关系p = 2 n + l , 输入层 n = 2 4 , 中间层神经元数目近似值为4 9 , 取 4 5 5 4 范围, 根据计算输出数
14、据期望值和计算值的均方 差 , 选取均方差最小时对应值 5 0 为神经元数 目【 。 见表 4 。 表 4 期望值与计算值均方差表 2 2 热工参数反分析与预测 神经网络的学习 , 主要是通过样本的反复训练来实现 。 训练 中, 迭代过程 的允许误差为 1 0 , 训练数据有一部分作 为检验数据 , 判 断网络是否 收敛 , 由网络收敛点确定迭代 次数 , 检验数据预测精度连续 6 步没有改进则停止训练 , 在 迭代停止训练。 训练结束后 , 将室内试验 A、 B测点实测温度作 为输入 量 , 对纤维混凝土热力学参数进行 反演 , 即可得出待反演 参数 “ 等效值 ” ; 将反演 3 组结果应
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- 混杂 纤维 混凝土 参数 分析研究
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