【摘 要】
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钢筋再生混凝土结构因其节能和环保的优势而成为了研究热点,钢筋与再生混凝土的黏结作用是两种材料协同工作的基础,而粘结行为受到冻融循环的影响严重,因此必须对冻融循环后
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钢筋再生混凝土结构因其节能和环保的优势而成为了研究热点,钢筋与再生混凝土的黏结作用是两种材料协同工作的基础,而粘结行为受到冻融循环的影响严重,因此必须对冻融循环后的黏结强度进行准确的计算。在已有试验数据的基础上,建立了用于预测冻融循环后钢筋与再生混凝土黏结强度的BP神经网络模型。选取20个试件的黏结试验数据进行研究,首先,以冻融次数为0、25、50和100的16个试件的黏结试验数据为样本对模型进行训练;其次,利用训练好的模型预测冻融次数为75次的4个试件的极限黏结强度和峰值滑移,通过预测值与试验值的对比发
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