【摘 要】
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大体积混凝土在现代工程建设中占有重要地位,大体积混凝土温度场发展预测对施工有着重要的意义,该文用神经网络和遗传算法对大体积混凝土温度场进行了较为全面的研究,初步提
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大体积混凝土在现代工程建设中占有重要地位,大体积混凝土温度场发展预测对施工有着重要的意义,该文用神经网络和遗传算法对大体积混凝土温度场进行了较为全面的研究,初步提出了基于神经网络的大体积混凝土温度场模型,并在实践检验了其合理性.论文系统地叙述了国内外基于热力学原理的有关大体积混凝温度场的研究和进展,通过介绍大体积混凝土温度场的形成过程,详细分析了影响大体积混凝土温度场的诸因素.在此基础上提出了用神经网络算法建立大体积温度场模型的方法,并针对神经网络的缺陷,对BP算法作了改进.叙述了系统输入、输出变量的选取和样本的处理方法.基于遗传算法具有不依赖问题模型的特性,和它的全局最优、隐含并行性,及解决不同非线性问题的鲁棒性的特点,用遗传算法优化了模型中神经网络的结构和权值.该文详细阐述了用神经网络与遗传算法相结合的算法建立大体积混凝土温度建模的过程.拟定了用不同的输入量建立模型的四种方案,并对相应的模型误差进行了比较,最终选择最佳的模型的网络结构并给出了具体的参数.用该模型对温度进行预测,得到了较为理想的结果.最后介绍了大体积混凝土温度场实用软件的主要功能及软件设计中采用的技术,讨论了设计方法及技术难点.
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