基于GWO-BPNN早期带伤混凝土冻后力学性能影响研究

徐存东; 曹骏; 陈家豪; 田俊姣; 韩文浩; 汪志航

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231664

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基于GWO-BPNN早期带伤混凝土冻后力学性能影响研究

更新时间：2026-02-25

- 基于GWO-BPNN早期带伤混凝土冻后力学性能影响研究
- Issue 9, Pages: 93-97(2024)
- 作者机构：
  
  1. 华北水利水电大学水利学院
  2. 浙江省农村水利水电资源配置与调控关键技术重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231664
  CLC： TV431
- Published：2024
- 稿件说明：
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徐存东, 曹骏, 陈家豪, et al. 基于GWO-BPNN早期带伤混凝土冻后力学性能影响研究[J]. 2024, (9): 93-97.
DOI：

徐存东, 曹骏, 陈家豪, et al. 基于GWO-BPNN早期带伤混凝土冻后力学性能影响研究[J]. 2024, (9): 93-97. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231664.

摘要

为探究西北寒旱区水工混凝土结构早期受冻损伤后力学性能衰退的损伤规律和影响因素，设计混凝土早期受冻及冻融循环的室内加速试验，通过对混凝土试样进行冻融循环，探究温度为-10℃

起冻时刻为3.5 h的混凝土结构冻融损伤的劣化规律，研究水胶比、粉煤灰和引气剂对早期带伤混凝土冻后力学性能的影响。构建灰狼优化算法改进的反向传播神经网络(GWO-BPNN)对早期带伤混凝土的力学性能及抗冻性能进行模拟预测，并对各影响因素进行敏感性分析。结果表明，低水胶比混凝土的抗冻效果明显更优，引气剂可提升早期抗冻性能，最佳掺量为0.01%

粉煤灰在冻融循环后期对混凝土抗冻性有明显的提高，其最佳替代量为20%;GWO-BPNN模型的四个回归评估指标均优于传统神经网络模型，能够更准确地预测早期带伤混凝土的力学性能，影响早期带伤混凝土耐久性的最大变量为水胶比，最小变量为引气剂。

Abstract

关键词

Keywords

references

徐存东,王海若,陈家豪,李准,徐慧,訾亚辉.盐冻循环对混凝土力学性能的影响及寿命预测[J].水电能源科学,2023(09).

彭祥国,唐艳梅.粒子群算法优化的BP网络在GNSS高程拟合中的应用[J].工程勘察,2023(01).

付家棋,胡国杰.基于改进灰狼算法优化BP神经网络的住宅工程造价预测研究[J].科技创新与应用,2022(30).

鲍伟,任超.基于GWO-BP神经网络的电池SOC预测方法研究[J].计算机应用与软件,2022(09).

徐存东,陈家豪,李准,张鹏,连海东.早期受冻混凝土耐久性预测模型研究[J].水电能源科学,2022(08).

赵正杰,赵勇毅,孔春霞,佘明熹,常建华,沈婉.基于GWO-BP神经网络补偿的SF_6红外气体传感器[J].激光与红外,2020(01).

孟令鑫.基于PSO-BP神经网络的装配式建筑成本预测研究[D].长春工程学院,2022(10).

赵洁.基于改进BP神经网络的小电流接地故障选线研究[D].中国矿业大学,2021(03).

普通混凝土长期性能和耐久性能试验方法标准[S].2009.

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