基于BP神经网络的灌孔砌块砌体抗压强度预测

来源 :建筑材料学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:flurryzhang
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完成了36件灌孔砌块砌体的抗压强度试验,统计了既有研究530件灌孔砌块砌体的抗压强度试验数据,建立了输入层为4个参数(砌块抗压强度、砂浆抗压强度、灌孔混凝土抗压强度和灌孔混凝土面积与砌体毛截面面积比值)的BP神经网络,推导出简化的灌孔砌块砌体抗压强度计算公式,分析了灌孔砌块砌体抗压强度试验值与计算值的比值(平均值).结果表明:在统计样本空间内,简化的灌孔砌块砌体抗压强度计算公式预测结果良好.BP神经网络方法可以作为灌孔砌块砌体抗压强度计算的一种新方法使用. The compressive strength test of 36 perforated masonry masonry was completed. The experimental data of compressive strength of 530 masonry perforated masonry were studied. The input layer was established as 4 parameters (the compressive strength of block , The compressive strength of mortar, the compressive strength of filled concrete and the ratio of the area of ​​filled concrete to the area of ​​masonry wool), the simplified calculation formula of compressive strength of grouted block masonry is deduced, The results show that the prediction formula of compressive strength of simplified masonry masonry is good in the statistical sample space.The BP neural network method can calculate the compressive strength As a new method of calculating the compressive strength of grouted block masonry.
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