应用人工神经网络技术评估混凝土中的钢筋锈蚀量

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将人工神经网络技术应用于锈蚀开裂后混凝土中钢筋锈蚀量的评估,在分析锈蚀开裂后影响钢筋锈蚀量的主要因素基础上,建立了评估钢筋锈蚀量的人工神经网络模型,并从网络结构优化和学习参数的角度探讨了神经网络模型的适应性。最后通过实际工程检测结果验证了该方法的实际可行性。 The artificial neural network technology was applied to the evaluation of the amount of corrosion in the concrete after corroded cracking. Based on the analysis of the main factors affecting the amount of corrosion of the steel after corroded cracking, an artificial neural network model was established to evaluate the amount of corroded reinforcement and optimized from the network structure. From the perspective of learning parameters, the adaptability of the neural network model is discussed. Finally, the practical feasibility of the method was verified by the actual engineering test results.
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