人工神经网络(ANN)是一个庞大的体系结构,它具有从人类习题和实例中给出的数据中进行归纳和学习的能力。如果从前面的例子和经验来看,输入数据不正确或不完整,那么这个人工神经网络为我们提供了一个有意义的解决方案。这种特性使人工神经网络成为解决复杂工程问题的杰出工具。
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2.结构与基础分析
3.CPM &荡妇
4.高层建筑设计
6.基础设计
7.建设项目管理
8.建筑信息模型
9.抗震设计
10.工料测量
11.ETABS软件
实际上,神经网络中处理事物的元素类似于神经元和人脑之间的连接。开发这种混凝土抗压强度神经网络的策略是在使用相同材料的一系列实验中获得的结果的基础上训练神经网络。如果来自实验的结果有足够的数据与材料的行为相关,那么神经网络将有足够的数据来预测不完全输入的行为。经过训练的神经网络也可以给出与相同材料相关的近似结果。
混凝土的抗压强度是混凝土最重要和最主要的力学性能之一,一般在浇筑和养护立方体28天后进行测量。影响混凝土抗压强度的因素很多,主要有骨料粒径、骨料质量、水泥级配、水灰比、含水率等。不幸的是,目前还没有计算抗压强度的公式。现有的编码只能给出目标平均强度。而且,如果我们使用其他材料,如粉煤灰,高效减水剂,硅灰等,强度是无法找到的。
要求:
混凝土技术知识。
混凝土立方体测试知识。
抗压强度试验装置(CTM或UTM)
项目实施:
软件要求:
优点:
结论:
近似预测抗压强度,不浪费任何材料,也不实际进行实验。
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