多因素耦合作用下混凝土氯盐侵蚀模糊网络评估模型.pdf
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1、多因素耦合作用下混凝土氯盐侵蚀模糊 网络评估模型 宋峰等 7 1 多 因素耦 合作 用 下混 凝 土 氯 盐侵 蚀 模 糊 网络评 估 模 型 宋峰 , 金伟 良, 武 海荣 ( 浙江大学建工学 院 , 杭州 3 1 0 0 5 8 ) 摘要 单位 时间 内通过混凝土结构 的总电荷量是反 映混凝 土结构氯 离子渗 透 能力的一 个重要 指标 。针 对传 统经验公式法预测 了氯 离子总 电荷量的 不足 , 建 立 了一 个模糊 神经 网络模 型 以预 测氯 离子 总电荷量 。此模 型能 同 时考虑 多种 因素及其 非线性耦合作 用, 方便 易行 、 通用性好 , 较之其 它神经 网络具 有运 算
2、速度 快 、 不容 易陷入局 部最 优 、 训练效果好的特点。训练样本训练后的结果表明, 该模型具有较高的准确度, 能可靠预测氯离子总电荷量, 准确 评价混凝土结构 的抗 氯盐侵 蚀能力 , 为 实际工程 的耐 久性 设计和评价提供依据 。 关键词 模糊理论抻经网络氯离子侵蚀混凝土 总电倚量 中图分类号 : TU5 0 3 文献标 识码 : A Ap pl i c a t i o n o f Fu z z y Ne t wo r k M o de l i n Es t i ma t i o n o f Chl o r i d e Pe r me a bi l i t y o f Co nc r
3、 e t e s u nd e r M ul t i f a c t o r Co u pl i ng S ONG Fe n g ,J I N W e i l i a n g,WU Ha i r o n g ( D e p a r t me n t o f C i v i l E n g i n e e r i n g , Z h e j i a n g Un i v e r s i t y ,Ha n g z h o u 3 1 0 0 5 8 ) Ab s t r a c t Ch l o r i d e p e r me a b i l i t y o f c o n c r e t e
4、 s ,wh i c h i s d e t e r mi n e d t h r o u g h r a p i d c h l o r i d e p e r me a b i l i t y t e s t ( RCP T) , i s a n i mp o r t a n t i n d i c a t o r o f t h e a b i l i t y o f c h l o r i d e i o n p e n e t r a t i o n i n c o n c r e t e B e c a u s e i t i s i n a c c u r a t e t o b
5、 e p r e d i c a t e d b y t h e t r a d i t i o n a l e mp i r i c a l f o r m u l a ,a n e w mo d e l ,b a s e d o n n e u r a l n e t wo r k a n d f u z z y t h e o r y,h a s b e e n p r o p o s e d t o e s t i ma t e c h l o r i d e p e r me a b i l i t y o f c o n c r e t e Ma n y r e l a t e d
6、 f a c t o r s a n d t h e n o n - l i n e a r c o u p l i n g e f f e c t s o f t h e m h a v e b e e n t a k e n i n t o a c c o u n t Th i s mo d e l i s s i mp l e f o r u s e a n d c a n b e e f f e c t i v e o n ma n y o c c a s i o n s Co mp a r e d wi t h o t h e r n e u r a l n e t wo r k s
7、 ,t h e me t h o d i s b e t t e r n o t o n l y b e c a u s e o f i t s h i g h - s p e e d i n c a l c u l a t i o n b u t a l s o i t s r e f u s a l o f l o c a l o p t i mu m Af t e r t r a i n i n g,t h e t e s t i n g r e s u l t s s h o w t h a t i t h a s h i g h a c c u r a c y I n s h o r
8、 t , t h e mo d e l i s a b l e t o p r e d i c t c h l o r id e p e r me a b i l i t y o f c o n c r e t e r e l i a b l y a n d p r o v i d e a s s i s t a n c e f o r t h e e s t i ma t i o n o f d u r a b i l i t y i n p r a c t i c a l p r o j e c t d e s i gns Ke y wo r d s f u z z y t h e o r
9、 y ,n e u r a l n e t wo r k,c h l o r i d e p e n e t r a t i o n ,c o n c r e t e ,t o t a l p a s s i n g c h a r g e 0 引言 钢筋混凝土结构在使用寿命期 内会遇到各种暴露 条件 , 遭受各种破坏作用 , 而其中钢筋锈蚀引起 的结构破坏所 占的 比例最大 , 中国腐蚀调查报告 【 指 出, 建筑部 门的腐蚀年 损失约为 1 0 0 0亿人 民币。国内外大量 的实践 已经证 明, 氯 盐是引发混凝土 中钢筋锈蚀最危险的侵蚀介质 2 。由于氯 盐侵蚀的广泛性和高维修成本 ,
10、国内外学者对氯离子 的侵蚀 破坏作用进行了广泛研究 , 其 中一个很重要 的内容就是 准确评价混凝土的抗氯盐侵蚀能力 , 为混凝土结构的施工和 设计提供参考 , 主要 的描述 指标是混凝土 结构氯离 子渗透 性 , 通常运用快速氯离子检测技术 ( R C P T) 测试通过混凝土 结构的氯离子总电荷量来定量描述 。 目前工程领域最常用的是经验公式法, 专业人士根据工 程调查和长期暴露试验 , 拟合出一些经验公式以估计混凝土 结构氯离子总电荷量 。但混凝土是 由粒状材料镶嵌 于坚硬 的基质材料 中所组成的气、 液 、 固三相并存的多孔非 匀质材 料 。影响氯离子扩散系数的因素非 常多 , 水灰
11、比、 水泥用量、 掺合料 、 添加剂、 养护条件、 养护 时间、 骨料 、 温度、 湿度等众 多因素对扩散系数都有较大影响, 并且这些影响具有非线性 和不确定性的特点 , 很难用准确的数学表达式进行描述 。传 统经验公式考虑的因素单一, 不能同时考虑多种因素 的耦合 影响, 预测误差比较大, 而且很多参数的取值有赖于专家的 经验取值, 耐久性评价差异大, 可靠性不高。总之, 传统方法 的局限性已经非常突出。 2 O世纪 8 O年代迅速兴起了一门新的非线性科学神 经 网络 , , 它模仿人脑 中大量 神经元 的互相连接 、 非线性、 并行处理的信息处理方式, 通过对输入输 出数据的学习、 记 忆
12、和仿真 , 即可解决信息复杂、 模 型模糊 、 规则不清、 噪声污 染等非线性问题。与传统的非线性 线性拟合系统相 比, 人 *国家 自然科 学基金重点项 目( 5 0 5 3 8 0 7 0 ) ; 国家 自然科 学基金对外 交流 与合 作项 目( 5 0 8 1 1 1 4 0 0 8 8 ) 宋峰: 男, 】 9 8 4年生, 硕士生 E ma i l : h b s o n g f e n g Z j u e d u c n 金伟良: 男, 】 9 6 3年生, 教授, 博士生导师, 从事结构和海洋工程 研 究E -一 ma i l : j i n wl u e d u c n 7 2
13、 材料导报 : 研 究篇 2 0 1 0年 1月( 下) 第 2 4卷第 1 期 工神经网络方法无需明确的数学物理模型 , 也无需确定各种 计算参数, 可以消除参数确定过程中产生的计算误差 , 尤其 是针对多因素耦合作用的非线性问题 , 可显著提高预测结果 的准确性。人工神经网络所具有的自组织、 自适应、 自学习、 联想记忆、 高度容错、 并行处理能力、 高度非线性映射能力以 及线性动力特性 , 使得神经网络理论的应用 已经渗透到 了各 个领域, 近年来 , 在土木工程领域得到了广泛应用l 8 。 】 。 同时, 混凝土本身是一个不确定信息的综合体 , 在研究 混凝土抗氯盐侵蚀时 , 应用不确
14、定性数学方法如模糊数学和 灰色理论软处理边界是 比较合理的。本研究充分结合模糊 理论处理不确定性问题和神经 网络处理非线性问题的优点 , 建立了能准确预测多因素耦合作用下氯离子总电荷量 的模 糊一 神经网络模型 , 并通过试验数据对其进行了训练和测试, 以证明该模型的有效性与精度 。 1 模糊神经 网络模 型的建立 单纯的神经网络不具有明确的物理意义, 专家不能将研 究对象的知识应用到神经网络中, 训练时只能由系统任意给 定初值 , 这样不仅增加训练次数 , 而且 还有可能陷入局部最 优。而将模糊系统的专家知识与神经网络结合 , 可使神经 网 络系统具有明确的物理意义, 避免 了传统神经网络工
15、作过程 的“ 黑盒” 性 , 同时该模型又具有神经网络的自适应性和学习 能力, 克服了传统模糊系统学习能力差的缺点。 文献 7 介绍了模糊一 神经网络的基本结构 , 图 】 为本 研 究中模糊神经 网络的具体结构。图 1中第一层 为输入层, 本 模型中输人变量有 6个, 分别 为水 泥类 型、 水灰 比、 骨料用 量、 减水剂用量、 养护时间、 养护条件。水泥类型有 C E M I、 C E M M 、 C E M B - M 、 CE M V A、 C E M l f A 等 5种 , 分别用 1 、 2 、 3 、 4 、 5表示; 水灰 比用量为 0 4 5 0 6 5 ; 骨料用 量和
16、减水剂用量取单位立方米内与水泥用量的 比值 ; 养护条 件有空气中自然养护、 先水下养护 7 天再在一定条件下 的空 气中养护、 水下养护 3 种情况 , 分别用 1 、 2 、 3 表示 ; 养护时问 变化有 2 8天、 9 0天和 1 8 0天 3种。它们与输 出都有密切联 系, 水泥品种直接决定混凝土的材料组成成分 , 对氯离子 吸 附和孔结构都有较大影 响; 水灰比直接与渗透性相关, 一般 其值越小 , 氯盐侵蚀越难 ; 养护条件和养护时间直接决定水 化程度 , 对孔结构的影响较大。 各个输入变量分别为 6个、 3个 、 3个 、 3个 、 5个、 6个隶 属函数, 位于第 2层 。图
17、 2为每个输 入变量 的隶属度函数 , 本研究 中没有加入专家知识 , 隶属度函数由高斯 函数 自动生 成, 当然也可根据专家知识来生成隶属度函数。 第 3层是模糊规则 , 本模 型模糊规则数事先没有确定, 而是动态变化的, 即在学习开始时没有一条模糊规则, 其模 糊规则在学习过程中逐渐调整变化。如果是领域专家 , 可以 直接将专业知识用于建立模糊规则 , 即将专家知识 与神经 网 络结合, 当然也可以根据样本对系统 自动抽取模糊规则进而 完成建模, 本研究属于后者。图 3描绘 了模糊神经网络模糊 规则变化过程, 可以看到模糊规则随着样本训练过程的不断 变化, 最后稳定在 2 6 个 。 水泥
18、类型 水 灰 比 骨料用量 减水剂 养护条件 养护时间 氯 离 子 电 通 量 层 图 1 模糊神经网络结构图 Fi g 1 Th e s t r u c t u r e o f f u z z y n e u r a l n e t wo r k mo d e l 图 2 输入变量的隶属度函数 Fi 舀 2 M e mb e h i p f u n c t i o n s o f i n p u t v a r i a b l _ 囊 霎 训I 练样 本 图 3 模糊规则变化过程 Fi 3 Th e c h a n g o f t h e f uz z y r u l e i n t h e
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- 关 键 词:
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