利用神经网络算法计算预测模型，使其能够预测不同混凝土的承重能力的代码和实现思路

实现思路：

1. 数据采集和准备：首先需要收集混凝土数据集，包括混凝土的配合比、强度等级、龄期等信息。准备好数据后需要进行数据清洗和预处理。

2. 特征工程：对于混凝土承重能力的预测，需要选择合适的特征。可以选择混凝土的配合比、水灰比、龄期等特征。

3. 模型选择：选择适合的神经网络模型。一般来说，对于回归问题，可以选择全连接神经网络或者卷积神经网络等模型。

4. 模型训练和评估：将数据集划分为训练集和测试集，利用训练集进行模型训练，并在测试集上进行模型评估。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。

5. 模型优化：根据模型评估结果，对模型进行优化，包括调整模型参数、增加数据量、调整特征等。

6. 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，可以使用API或者SDK等方式进行部署。

代码实现：

以下是一个基于全连接神经网络的混凝土承重能力预测模型的简单实现：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np

# 数据预处理
data = pd.read_csv('concrete_data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)
y = y.reshape(-1, 1)
y = sc.fit_transform(y)

# 模型构建
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(8,)),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 模型训练
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)

# 模型预测
X_test = np.array([[540, 0, 0, 162, 2.5, 1040, 676, 28]])
X_test = sc.transform(X_test)
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = sc.inverse_transform(y_pred)
print(y_pred)

其中，`concrete_data.csv`是混凝土数据集，包括混凝土的配合比、强度等级、龄期等信息。模型采用了两个隐藏层，使用relu作为激活函数，最后输出一个值作为预测的承重能力。