混凝土早期弹性模量的预测RBF模型.pdf
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1、2 0 1 0年 第 8 期 (总 第 2 5 0 期 J Nu mb e r 8 i n 2 0 1 0 ( T o t a l No 2 5 0 ) 混 凝 土 Co nc r e t e 理论研究 THE0RETI CAL RES EARCH d o i : 1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 2 3 5 5 0 2 0 1 0 0 8 0 1 4 混凝土早期弹性模量的预测 R B F模型 徐智棋 。陈邦红 , 。徐智龙 z ( 1 浙 江省慈溪市汤浦水库引水工程筹建 处 ,浙 江 慈溪 3 1 5 3 0 0 ;2 浙江振鑫建设有限公司,浙 江 台州 3 1 7 2
2、 0 0 ) 摘要 : 混凝土 的早期弹性模最对施工的进 度和工程的可靠度有重要 的影响 。借鉴 R B F神经 网络具有很强 的非线性 映射功 能, 存测定 混凝土早期强 度的基础上利用 R B F神经 网络 对其弹性模量进行预测 。讨 论了 R B F神经 网络的拓扑结构和修正算法 通过对检验结果进 行分析比较 , 证 明了利用 R B F网络 能对混凝土 早期 的弹性模量进行精确的预测。 关键 词: R BF神经网络 ;弹性模量 ;预测 中图分类号 : T U5 2 8 O l 文献标志码 : A 文章编号 : 1 0 0 2 3 5 5 0 ( 2 0 1 0 ) 0 8 0 0 4
3、1 0 2 Pr e di c t i o n of t he e a r l y e l a s t i c moul d o f c onc r e t e ba s ed on RBF a r t i f i c i al n eu r al ne t wor k s XU Zh i - q i , CHEN Ba n g - h o n g , X UZh i - I o n g。 ( 1 T a n g p u C i x i C i t y , Z h e j i a n g Div e r s i o n P r o j e c t P r e p a r a t i o n a
4、 n d C o n s t r u c t i o n O ffic e , C i x i 3 1 5 3 0 0 , C h i n a ; 2 Z h e j i a n g Z h e n x inC o n s t r u c t i o nCo , L t d , T a i z h o u 3 1 7 2 0 0 , C h i n a ) Ab s t r ac t : Th e e a r l y e l a s t i c mo u l d o fc o n c r e t e i s v e r y i mp o r t a n t t o r e l i a b i
5、l i t y o f e n g i n e e r i n g RBF n e u r a l n e t wo r k h a s s t r o ng n o n l i n e a r m a p c ha r a c t e r s Th i s t e x t ut i l i z e s RBF n e u r a l n e t wo r k t o p r e d i c t i t s e l a s t i c mo u l d a m o u n t o n t h e b a s i s o f d e t e r m i n i n g t h e e a r l
6、 Y i n t e n s i t y o f c o n c r e t e I t d i s C u s s e s t h e s t r u c t u r e a n d a me n d i n g a l g o r i t h ms o fRBF n e u r a l ne t wo r k s i n d e ta i l T h i s me t h o d h a s p r o v e d t h a t u t i l i z e s t h e e l a s t i c mo u l d a mo u n t t h a t RBF n e t wo r k
7、 c a n b e e a r l y t o t h e c o n c r e t e t o c a r r y o n a c c u r a t e p r e d i c t i o n Ke y w o r ds : RBF n e u r a l n e t wo r ks ; e l a s t i c mo ul d a mo u n t ; p r e d i c t i o n 0 引言 混凝土是胶凝材料 、 水和粗、 细骨料按一定比例配合、 拌制 成拌合物, 经-定时间硬化而成的人造石材, 其强度性能受龄 期、 水灰比、 砂率、 级配 、 水泥的强度等级、 外加剂的
8、性能等众多 因素影响 。 目前对 昆 凝土强度和弹性模量的研究多集中在2 8 d 龄期以后 , 而对混凝土早期( 2 8 d 龄期以前) 的研究较少。混凝 土的早期强度和弹性模量对施工的进度和工程的可靠度有重 要的影响。 影响水泥混凝土早期( 2 8 d以前) 强度的主要因素是 时间, 其早期强度和弹性模量随时间的增长而不断增大。混凝土 早期强度的测定比较容易 , 但混凝土早期弹性模量不易测定 。 目前对混凝土早期强度和弹性模 量的研究多用曲线模拟的方 法 。神经网络可 以很好的进行预测 , 通过 R B F网络对 混凝 土的 早期弹性模量进行预测可以解决混凝土的早期弹性模 量不易测 定的问题
9、 。 1 RB F人 工神 经 网络原理 R B F网络即 R a d i a l B a s i s F u n c t i o n N e u r a l N e t w o r k , 是以函数 逼近理论为基础而构造的一种前向网络, 它是由输入层、 隐藏 层和输出层组成的三层网络, 如图 I 所示。输入层由信号源节 点组成, 第二层是隐藏层, 该层的变换函数采用 R B F 。 近年来的 研究_引 表明: 无论在逼近能力、 分类能力( 模式识别) 和学习速度 等方面 R B F均优于 B P网络。R B F网络的输出为: 收稿 日期 :2 0 1 0 - 0 4 - 2 0 ( ) =
10、( 1l C ll2 ) ( 1 ) 采用 Ga u s s i a n函数作为径向基函数。 = e )(p (一 ) 从 G a u s s i a n核函数可见, 其中矢量参数 是函数的自变量 矢量, 是输入; c是常数矢量, 径向基函数的中心; c rp( x c ) 就是 径 向基 函数 输 人层 隐含层 输 出层 图 1 RB F网络拓扑机构 G a u s s i a n函数网络有 3个学习参数: 各 R B F的中心 C 方 差 和输出单元的权值 。径向基函数网络算法步骤如 F: ( 1 ) 从输入向量中选一组初始中心值 W ; ( 2 ) 计算方差值: , O = a r n
11、a x _ ( 3 ) f K 式中: d 一最大的距离; K C 的数量。 41 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m ( 3 ) 由输入x ( n ) 计算 ( n ) : M 夕 ( n ) = W 咖 ( n ) , C x , 】 ( 4 ) I ( 4 ) 更新网络参数 : ( , 1 ) ( n ) 斗 e ( ) ( n ) ( 5 ) c ( + 1 ) : C K ( ) c 兰 咖 ( ) , c ( ) , K 】 ( ) 一 n c K ( n ) 】 ( 6 ) 。 - K ( + 1 ) : = 0 r ( ) : ( ) ,c ( )
12、, l( 】 l I ( ) 一 n c K ( n ) ( 7 ) 式中 : ( n ) = 咖 ( n ) , C I ( n ) , 。 , ( n ) , C 2 n ) , 0 2 】 , , ( n ) , c N ( n ) , ) ( 8 ) e ( n ) -= i( n ) - y d ( n ) ( 9 ) 式中: ( n ) 网络期望输出; f 3个参数的学习步长。 ( 5 ) 如网络收敛, 则计算停止, 否则转到步骤( 4 ) 。 2 混凝土早期弹性模 量的 R BF神经 网络模 型应用 实例 2 1 RBF网络 结构 为了达到较快的收敛速度及计算精度, 本文采用双隐
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