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| 基于神经网络的钢筋混凝土碳化深度预测研究 | |
| 引用本文： | 张光建.基于神经网络的钢筋混凝土碳化深度预测研究[J].成都航空职业技术学院学报,2016,32(1). |
| 作者姓名： | 张光建 |
| 作者单位： | 四川建筑职业技术学院,四川德阳,618000 |
| 摘 要： | 碳化使混凝土的内部组成及结构发生变化,直接影响混凝土结构的性质及耐久性.钢筋混凝土的碳化,会破坏钢筋钝化膜,导致钢筋发生锈蚀,降低钢筋混凝土结构件的耐久性,从而影响到建筑物安全.碳化深度的影响因素很多,实验结果证明,采用BP神经网络,建立碳化时间序列与深度的关系模型,使用MATLAB进行仿真,预测值误差正常.神经网络能对钢筋混凝土的碳化深度进行预测. |
| 关 键 词： | 神经网络 钢筋混凝土 碳化深度 耐久性 |
Forecast Research on Carbonation Depth of Reinforced Concrete Based on Neural Network |
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