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    水閘混凝土碳化深度預(yù)測研究

    2019-12-20 01:12:04趙海娟
    山西建筑 2019年22期
    關(guān)鍵詞:水閘碳化適應(yīng)度

    趙海娟 王 軍

    (1.鹽城市大豐區(qū)大橋水利管理服務(wù)站,江蘇 鹽城 224100; 2.鹽城市大豐區(qū)新豐水利管理服務(wù)站,江蘇 鹽城 224100)

    1 概述

    水閘作為洪水調(diào)控和水資源合理利用的重要手段,其病害的存在不僅嚴(yán)重威脅工程上、下游地區(qū)安全,而且會影響當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)和社會的全面發(fā)展。由于水工建筑物大多數(shù)是鋼筋混凝土結(jié)構(gòu),在使用一段時(shí)間后,便會出現(xiàn)不同程度的老化現(xiàn)象,如混凝土碳化、鋼筋銹蝕等,在這些病害中,混凝土碳化最為典型,混凝土碳化是造成混凝土裂縫、鋼筋銹蝕的最直接因素,因此,對混凝土碳化深度預(yù)測研究尤為重要。國內(nèi)外學(xué)者提出許多混凝土碳化預(yù)測模型,大致可以分為兩類:基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合經(jīng)驗(yàn)?zāi)P秃突谔蓟磻?yīng)過程的理論模型[1-4]。但混凝土碳化是一個(gè)緩慢而復(fù)雜的過程,涉及到許多材料、荷載和環(huán)境變量,而這些變量中,有的會表現(xiàn)出很大的隨機(jī)性,目前,對于水閘混凝土碳化深度還沒有形成一個(gè)有效預(yù)測方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很高的容錯性和自學(xué)習(xí)能力,能夠很好的解決混凝土碳化影響因素復(fù)雜的問題,并且能夠極大程度克服病害檢測的約束條件,在混凝土碳化深度預(yù)測方面顯示了極大的優(yōu)越性。本文采用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),選取混凝土碳化深度的主要影響因素,建立混凝土碳化深度預(yù)測模型,并基于VS平臺,開發(fā)水閘混凝土碳化深度預(yù)測系統(tǒng),能夠快速、準(zhǔn)確識別混凝土碳化深度,為水閘除險(xiǎn)加固提供技術(shù)支持。

    2 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的非線性映射和學(xué)習(xí)能力,但是初始權(quán)值確定以及算法收斂等問題沒有得到很好的解決。利用遺傳算法可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的收斂能力和較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為遺傳算法優(yōu)化和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測兩個(gè)部分,首先,確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),進(jìn)而確定遺傳算法個(gè)體長度,采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,每個(gè)個(gè)體都包含一個(gè)網(wǎng)絡(luò)所有的權(quán)值和閾值,通過選擇、交叉和變異操作搜索最后適應(yīng)度值對應(yīng)個(gè)體,并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值賦值,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后,輸出預(yù)測結(jié)果。

    遺傳算法優(yōu)化主要包括選擇操作、交叉操作和變異操作[5-8]。遺傳算法的選擇操作有許多,本文選擇輪盤賭法,即基于適應(yīng)度的選擇策略,每個(gè)個(gè)體i的選擇概率pi為:

    fi=k/Fi

    (1)

    (2)

    其中,F(xiàn)i為個(gè)體i的適應(yīng)度值,由于適應(yīng)度值越小越好,因此,在個(gè)體選擇時(shí),對適應(yīng)度值求倒數(shù);N為種群個(gè)體數(shù)目。

    個(gè)體采用實(shí)數(shù)編碼,因此采用實(shí)數(shù)交叉法進(jìn)行交叉操作,如式(3)所示。

    (3)

    其中,akj,alj分別為個(gè)體ak,al在j位置;a,b是[0,1]間的隨機(jī)數(shù)。

    選取第i個(gè)個(gè)體的第j個(gè)基因aij進(jìn)行變異,如式(4)所示。

    (4)

    其中,amax為基因aij的上界,amin為下界;f(g)=r2(1-g/Gmax)2,r2為隨機(jī)數(shù),g為當(dāng)前迭代次數(shù),Gmax為最大進(jìn)化數(shù)。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常用的為三層感應(yīng)器,包括輸入層、隱含層和輸出層[9,10]。單隱含層可以映射所有連續(xù)函數(shù),只有學(xué)習(xí)不連續(xù)函數(shù)時(shí),才需要使用兩個(gè)隱含層,因此,本文采用單隱含層。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)一般采用試湊法確定,采用經(jīng)驗(yàn)公式作為試湊法的初始值,如式(5)所示。

    (5)

    3 實(shí)例分析

    本文采用鹽城地區(qū)的部分水閘作為樣本進(jìn)行分析?;炷撂蓟枰紤]的因素很多,如水泥品種、水灰比、摻合劑、外加劑等,這些參數(shù)樣本因?yàn)闀r(shí)間關(guān)系,已經(jīng)很難找齊,而混凝土抗壓強(qiáng)度是混凝土力學(xué)特性基本指標(biāo),它綜合反映了混凝土水泥強(qiáng)度、水灰比、施工質(zhì)量等參數(shù),且測試方法簡單、快捷。另外,混凝土碳化過程與時(shí)間、溫度、相對濕度有著密切的關(guān)系,并且這些數(shù)據(jù)也容易獲取,因此,選用混凝土抗壓強(qiáng)度、運(yùn)行時(shí)間、溫度、相對濕度作為輸入?yún)?shù)指標(biāo)。同時(shí),考慮水閘構(gòu)件的不同,統(tǒng)一選擇工作橋橋梁碳化深度的平均值作為識別目標(biāo)。本文選取了鹽城市25個(gè)水閘樣本,數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 數(shù)據(jù)樣本

    由樣本選取的運(yùn)行時(shí)間、混凝土抗壓強(qiáng)度、溫度、相對濕度作為輸入變量,碳化深度為輸入變量,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為4-n-1結(jié)構(gòu),隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)按式(5)計(jì)算,經(jīng)計(jì)算,隱含層節(jié)點(diǎn)為6,因此,設(shè)置的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-6-1。根據(jù)上述理論,遺傳算法的個(gè)體編碼長度為18+7=25。將上述25組樣本中,前15組為訓(xùn)練數(shù)據(jù),后10組數(shù)據(jù)為測試數(shù)據(jù)。將預(yù)測結(jié)果絕對誤差值作為個(gè)體適應(yīng)度值,遺傳算法參數(shù)設(shè)置為:種群規(guī)模為5,進(jìn)化次數(shù)為5,交叉概率為0.3,變異概率為0.1。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后,對后10組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果如表2,圖1所示。

    表2 預(yù)測結(jié)果對比表

    由表2和圖1可知,預(yù)測結(jié)果與實(shí)測值吻合較好,說明所提出的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好的預(yù)測混凝土碳化深度,但是個(gè)別誤差較大,主要是由于碳化過程較為復(fù)雜,還有一些因素沒有考慮。但就預(yù)測結(jié)果而言,誤差在15%以內(nèi),處于可接受范圍之內(nèi),通過遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以預(yù)測和識別水閘混凝土碳化深度,這也為水閘工程病害的發(fā)展分析研究提供了一種新的思路。

    4 結(jié)語

    本文根據(jù)水閘混凝土碳化過程特點(diǎn),開展了水閘混凝土碳化深度預(yù)測研究,主要結(jié)論如下:1)本文在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,結(jié)合遺傳算法,形成遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分為遺傳算法優(yōu)化和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測兩部分,通過遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,使預(yù)測結(jié)果更為精確;2)在分析水閘混凝土碳化特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,選取了水閘運(yùn)行時(shí)間、混凝土抗壓強(qiáng)度、溫度和相對濕度作為輸入指標(biāo),建立遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型;3)收集了鹽城市水閘混凝土碳化深度樣本,應(yīng)用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對水閘碳化深度進(jìn)行預(yù)測分析,結(jié)果表明,采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行水閘混凝土碳化深度預(yù)測是可行的,能夠快速、準(zhǔn)確識別混凝土碳化深度,為水閘除險(xiǎn)加固提供技術(shù)支持。

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