计算机应用技术的发展很快,涉及当今社会很多领域。对于土木与建筑工程,由于需要大量的工程计算和设计需要,计算机应用的非常广泛。目前,我国的基础建设正全面展开,大体积混凝土的温度裂缝的危害性十分严重,受到了有关人士的重视,国内外专家对其进行了深入的研究,并取得很多的成果。本文就是在这样的一个大背景下,提出了新的观点和方法。 本文根据苏通长江大桥施工实例,阐述了BP神经网络应用于大体积混凝土温度预测的可行性,应用Matlab神经网络工具箱建立温度预测模型,并运用VC与Matlab的混合编程,进行程序设计和界面设计,为今后施工中的温度控制提供有力的依据。 本文的主要工作如下:(1) 详细介绍了人工神经网络的基本原理,论证了人工神经网络运用于工程实践的可行性,并予以实现。(2) 对导致大体积混凝土温度变化的主要成因进行了系统的、详细的分析,认为水泥的水化热、混凝土的热性能、结构尺寸和边界条件、混凝土浇筑时的温度和外界温度是导致大体积混凝土温度变化的主要因素。(3) 提出了基于BP网络的预测模型,对BP网络的算法、训练方法及训练参数的确定等问题进行了讨论分析,最后研究了如何利用BP网络工具箱对该网络模型进行实现。(4) 解决了VC与MATLAB如何通信的问题,提出了几种方法,并利用其中一种方法得以实现,充分利用了VC灵活的编程能力和界面设计能力,使其与MATLAB强大的科学计算能力结合起来。 最后,本文对于此次的研究指出许多不足之处,并提出了进一步研究的建议,希望有对该研究有兴趣的人士展开更加深入的研究,使研究成果能够接近工程实际,起到较好的工程指导作用。