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    基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的海工混凝土設(shè)計(jì)及優(yōu)化

    2016-02-04 19:52:33袁文喜陳吉吉謙
    浙江水利科技 2016年2期
    關(guān)鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    袁文喜,陳吉吉謙

    (浙江省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)院,浙江 杭州 310002)

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    基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的海工混凝土設(shè)計(jì)及優(yōu)化

    袁文喜,陳吉吉謙

    (浙江省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)院,浙江杭州310002)

    摘要:通過(guò)室內(nèi)海水模擬試驗(yàn)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算的方法對(duì)高氯離子含量海水環(huán)境下混凝土的各項(xiàng)耐久性能展開(kāi)研究,引入海工高性能混凝土設(shè)計(jì)方案,對(duì)多組不同配合比的混凝土進(jìn)行試驗(yàn),利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建立氯離子在混凝土內(nèi)的滲透模型。在相關(guān)設(shè)計(jì)規(guī)范的基礎(chǔ)上結(jié)合數(shù)值模型計(jì)算結(jié)果提出海工混凝土配合比設(shè)計(jì)方案。

    關(guān)鍵詞:混凝土耐久性;氯離子侵蝕;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);混凝土配合比

    1問(wèn)題的提出

    我國(guó)已建的海洋環(huán)境港工建筑物通常在使用8~10 a后即出現(xiàn)明顯的順筋脹裂等腐蝕破壞跡象[1],結(jié)構(gòu)耐久性能遠(yuǎn)不如內(nèi)陸地區(qū),工程管理部門常常不得不為其加固與修復(fù)投入大量的財(cái)力、物力和人力。因此,在沿海地區(qū)鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中加強(qiáng)對(duì)其耐久性的研究十分必要。

    在混凝土耐久性的研究過(guò)程中,常用的建立數(shù)學(xué)模型的方法大致分為2類:一類是從混凝土耐久性破壞機(jī)理出發(fā)建立理論數(shù)學(xué)模型;另一類是從實(shí)驗(yàn)出發(fā),分析各因素對(duì)耐久性破壞結(jié)果的影響,用數(shù)學(xué)回歸的方法來(lái)建立實(shí)用的數(shù)學(xué)模型[2]。第一類數(shù)學(xué)模型主要基于FICK擴(kuò)散定律,基本都涉及到了氯離子擴(kuò)散系數(shù)、氯離子臨界濃度、混凝土表面氯離子濃度等參數(shù)[3]。這些參數(shù)由于受到外界環(huán)境和時(shí)間的影響,存在較大的不確定性,很難得到精確值,因而對(duì)最終氯離子侵入模型的確定造成了困難。同樣的,對(duì)于第二類模型,由于耐久性破壞涉及的因素較多,作用機(jī)理也較為復(fù)雜,很難用一個(gè)簡(jiǎn)單的式子表示,擬合的結(jié)果往往與實(shí)際的結(jié)果相差很大。

    鑒于以上情況,同時(shí)考慮到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有可以擬合任意非線性映射的能力,本文試圖應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]建立海水環(huán)境下混凝土中氯離子含量人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到氯離子含量分布的一般規(guī)律并利用模型對(duì)不同深度,不同膠凝材料配比條件下混凝土內(nèi)氯離子含量進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)合相關(guān)設(shè)計(jì)規(guī)范提出耐久性優(yōu)良的海工混凝土設(shè)計(jì)方案。

    2氯離子侵蝕人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立及應(yīng)用

    采用MATLAB軟件自帶的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)試驗(yàn)混凝土試件不同深度的氯離子含量建立相應(yīng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。為了獲得比較合理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,需要選擇合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(即輸入層單元變量、輸出層單元變量、隱層數(shù)目和隱層單元數(shù)目的選擇)。在訓(xùn)練過(guò)程中可以根據(jù)不同的需要選擇不同的隱層數(shù)目、訓(xùn)練精度、學(xué)習(xí)速率,通過(guò)可視化訓(xùn)練結(jié)果的比較,在現(xiàn)有訓(xùn)練樣本的條件下,獲得較為理想的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

    本次試驗(yàn)主要考察了不同配合比的混凝土在相同環(huán)境下不同深度的氯離子含量分布。因此,結(jié)合影響氯離子含量分布的主要摻合劑,在輸入層可以設(shè)置6個(gè)單元變量:用水量、水泥量、粉煤灰用量、礦渣用量、硅粉用量、滲透深度。在輸出層設(shè)置1個(gè)單元變量:即氯離子含量。通過(guò)試算,隱層選用5個(gè)神經(jīng)單元。根據(jù)以上基本參數(shù)建立1個(gè)6—5—1型的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓補(bǔ)結(jié)構(gòu)。

    2.2模型的訓(xùn)練結(jié)果

    把室內(nèi)試驗(yàn)得到的30組數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),在這30組數(shù)據(jù)中選取27組作為學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,其余3組作為檢驗(yàn)樣本進(jìn)行測(cè)試。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本參數(shù)如下:訓(xùn)練方法Levenberg-Marquardt訓(xùn)練函數(shù);顯示訓(xùn)練迭代過(guò)程net.trainparam.show=5;最大訓(xùn)練次數(shù)net.trainparam.epochs=1 000;訓(xùn)練要求精度net.trainparam.goal=0.000 01。經(jīng)過(guò)294次訓(xùn)練后,滿足了訓(xùn)練精度要求(見(jiàn)圖1)。

    表1與表2分別給出了氯離子含量的學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算值以及檢驗(yàn)樣本的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)值。

    由表3可以看出,利用本文所建立的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)檢驗(yàn)樣本氯離子含量的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值接近,擬合程度較好,這說(shuō)明利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)混凝土中氯離子含量是比較成功的,基本能夠滿足實(shí)際工程中的誤差要求。5種不同配合比方案下的混凝土內(nèi)不同深度水溶性氯離子含量的實(shí)測(cè)值和模型計(jì)算值的比較見(jiàn)圖2~6。

    2.3海工混凝土原材料選取及配合比方案設(shè)計(jì)

    通過(guò)對(duì)混凝土人工模型試驗(yàn)的結(jié)果分析可以發(fā)現(xiàn),Ⅳ、Ⅴ方案配合比下的混凝土耐久性能較好,考慮到抗氯離子滲透性和鋼筋阻銹性是海水環(huán)境下混凝土耐久性的主要限制因素,故選用Ⅳ方案作為參考配合比方案進(jìn)行分析。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定的氯離子侵蝕模型模擬方案Ⅳ中各材料用量調(diào)整后抗氯離子侵蝕性能的變化,分別采用粉煤灰摻量占膠凝材料總量的30%、35%、40%時(shí)的配合比方案進(jìn)行模擬計(jì)算,得到不同深度處氯離子含量見(jiàn)表8。

    表4模擬原材料不同用量下的各深度處氯離子含量表

    與方案Ⅳ中所采用的配合比相比,隨著粉煤灰用量的提高,各深度處的氯離子含量均有所下降,即用粉煤灰替代部分水泥后,混凝土的抗氯離子侵蝕性能有所提高,在實(shí)際工程中,綜合考慮混凝土強(qiáng)度與抗氯離子侵蝕性能要求,可在試驗(yàn)所采用的方案Ⅳ基礎(chǔ)上,適當(dāng)調(diào)高粉煤灰用量,使粉煤灰用量占膠凝材料總量的比例達(dá)到40%~45%,硅灰占膠凝材料總量的比例達(dá)到5%~10%,其余采用普通硅酸鹽水泥。同時(shí)由粉煤灰自身的特性可知,若大量使用粉煤灰作為摻合料可能導(dǎo)致混凝土抗碳化能力下降,加速鋼筋“失鈍化”,對(duì)混凝土的耐久性不利,應(yīng)將其摻量控制在50%以下。同樣的對(duì)硅灰的用量也要嚴(yán)格控制,不能高于10%,硅灰含量過(guò)高有可能導(dǎo)致較大的收縮裂縫,不利于混凝土的抗?jié)B和密實(shí)性[5]。

    3結(jié)語(yǔ)

    本文引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算混凝土內(nèi)不同深度處的氯離子含量,經(jīng)過(guò)人工訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程建立了氯離子擴(kuò)散模型,與以往常用的幾種傳統(tǒng)方法相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有擬合性好,對(duì)參數(shù)要求較低的優(yōu)勢(shì),故在模擬氯離子擴(kuò)散的過(guò)程中精確性更高,實(shí)際模擬計(jì)算結(jié)果也證明該模型計(jì)算成果與實(shí)際測(cè)試值的誤差符合要求。

    模型計(jì)算結(jié)果表明:適量提高粉煤灰摻量來(lái)取代水泥用量有利于提高混凝土抗氯離子侵蝕的能力,同時(shí)能降低原料的價(jià)格??紤]到粉煤灰產(chǎn)量過(guò)大對(duì)混凝土抗碳化的不利影響,推薦粉煤灰占膠凝總材料的比例為40%~45%,硅灰占膠凝材料總量的比例達(dá)到5%~10%,其余采用普通硅酸鹽水泥。此推薦配合比方案下的混凝土具備較好的耐久性能和性價(jià)比指數(shù),可在今后沿?;炷两ㄖ虚_(kāi)始使用并觀察其實(shí)際耐久性能表現(xiàn),以便進(jìn)一步的改進(jìn)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]金偉良,趙羽習(xí).混凝土結(jié)構(gòu)耐久性研究的回顧與發(fā)展[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào),2002(4):371-380.

    [2]楊靜.混凝土的碳化機(jī)理及其影響因素[J].混凝土,1995(5):23-28.

    [3]余紅發(fā),孫偉,鄢良慧,等.混凝土使用壽命預(yù)測(cè)方法的研究—理論模型[J].硅酸鹽學(xué)報(bào),2002,30(6):686-690.

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    (責(zé)任編輯姚小槐)

    Design and Optimization of Marine Concrete Based on Artificial Neural Network Model

    YUAN Wen-xi,CHEN Zhe-qian

    (Zhejiang Design Institute of Water Conservancy & Hydro-Electric Power,Hangzhou 310002,Zhejiang,China)

    Key words:concrete durability; chloride ion erosion; artificial neural networks;concrete mixing proportion

    Abstract:This paper studied on the durability of concrete under high chloride ion content seawater environment through indoor seawater simulation experiment and artificial neural network model calculation, introduced marine high performance concrete design plan,conducted experiment with multiple sets of different concrete mixing proportion,and used measured data to establish chlorine ion penetration model in concrete.At the same time,concrete durability evaluation system was established.On the basis of relevant design specifications, combined with numerical model calculation results,a marine concrete mixing proportion design plan was put forward, giving a reference for project designers.

    收稿日期:2015-12-25

    基金項(xiàng)目:水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)項(xiàng)目(201401010)。

    作者簡(jiǎn)介:袁文喜(1964-),男,教授級(jí)高級(jí)工程師,大學(xué)本科,主要從事水工結(jié)構(gòu)及巖土工程研究。

    中圖分類號(hào):TV135.2

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1008-701X(2016)02-0029-04

    DOI:10.13641/j.cnki.33-1162/tv.2016.02.009

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