【摘 要】
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研究了不同粉煤灰掺量（0%,15%,40%,60%）、不同水灰比（0.3,0.35,0.4）、不同强度等级下（C30～C50）高性能混凝土二维和三维碳化深度;应用多因子输入向量的径向基神经网络（RBF）进行二维和三
【机 构】
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南京航空航天大学土木系,江苏省交通规划设计院
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研究了不同粉煤灰掺量（0%,15%,40%,60%）、不同水灰比（0.3,0.35,0.4）、不同强度等级下（C30～C50）高性能混凝土二维和三维碳化深度;应用多因子输入向量的径向基神经网络（RBF）进行二维和三维碳化深度的预测。试验表明,采用多因子输入向量的径向基神经网络能够在试验样本数量较少的情况下建立高效准确的预测网络,可以较好地预测混凝土的碳化深度,其二维和三维碳化深度预测精度比一维精度高,其一维,二维和三维碳化深度的预测值和试测值相对误差分别为10.9%,5.6%,7.1%。混凝土二维和三维碳
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