高性能混凝土(High Performance Concrete,简称HPC)在节能、节料、工程经济、环保与生态平衡等诸多方面都具有重要意义,尤其是为了适应现代化工程向高耸、重载、大跨发展和承受恶劣环境的需要,高性能混凝土的应用越来越广泛。但是,HPC原材料组分多,性能要求更严格,配合比设计中影响因素多,质量控制比较复杂,原材料以及配制方法与当地资源和环境气候条件密切相关,在每个地区混凝土配方都不尽一致,以致需要重复的试配工作而耗费大量的人力物力。高性能混凝土配合比智能化系统的开发可以减少这一消耗。此外,清华大学陈肇元院士指出—高性能混凝土是地方性很强的材料,它对原材料性能及配合比非常敏感,性能波动较大,用传统的配合比设计方法很难满足预计的精度要求,这就意味着要有新的配合比设计方法来解决这一难题。而智能化的应用不失为解决问题的一种方法。基于此,论文以珠三角地区的原材料配制出C30-C100级的高性能混凝土,并结合一些混凝土搅拌站的工程配合比数据,对影响HPC抗压强度和坍落度的主要因素进行分析,提取出主要因素,即水泥、粉煤灰、硅灰以及外加剂用量等作为人工神经网络的输入参数,训练BP神经网络模型并进行网络模型的性能测试。以高性能混凝土的强度作为设计目标,利用MATLAB完成界面设计以及代码文档的编写,开发出高性能混凝土配合比智能化系统。最后,通过广州大学实验室及珠海方力源材料有限公司的试验应用来检验所开发的配合比智能化系统的可靠性和准确性。