人工神经网络预测离岸混凝土氯离子扩散：模型与影响因素分析

"离岸混凝土氯离子扩散系数的人工神经网络模型 (2016年)" 本文探讨了如何利用人工神经网络(ANN)技术预测离岸混凝土结构中的氯离子扩散系数，这是评估混凝土耐久性的重要参数。研究者从已有的文献中收集了653组数据，这些数据涵盖了多种因素，包括水灰比、水泥类型、减水剂、外加剂（如粉煤灰、矿渣、硅灰）、骨料含量、混凝土抗压强度、养护条件、试验方法、暴露时间和环境条件等。基于这些数据，他们构建了一个具有13个输入节点、27个隐藏层节点和1个输出节点的神经网络模型。 首先，输入节点反映了影响氯离子扩散的各种因素。水灰比是决定混凝土孔隙结构的关键因素，直接影响氯离子的迁移。水泥成分和用量对混凝土的密实度和孔隙结构有显著影响，进而影响氯离子扩散。减水剂可以改善混凝土的工作性和孔隙结构，降低氯离子渗透。而外加剂如粉煤灰、矿渣和硅灰能提高混凝土的耐久性，降低氯离子的扩散速率。骨料的含量影响混凝土的总体体积和孔隙分布，从而影响氯离子的渗透路径。 其次，混凝土的抗压强度与其抵抗氯离子侵入的能力密切相关，强度高的混凝土通常具有更好的密实度。养护机制影响混凝土早期的水化反应，进而影响孔隙结构和氯离子扩散。试验方法和暴露时间则反映不同条件下氯离子渗透的实际状况。暴露环境，如海洋环境，含有高浓度的氯离子，会加速混凝土的腐蚀过程。 通过训练和预测，研究发现人工神经网络模型能够有效地预测离岸混凝土的氯离子扩散系数，这为预测和控制混凝土在海洋环境中的耐久性提供了新的工具。模型的建立和验证表明，ANN方法在处理复杂的非线性关系时具有良好的适应性和准确性，可以更准确地估计各种因素对氯离子扩散的影响，为混凝土材料的设计和工程应用提供了科学依据。 关键词：离岸混凝土；氯离子；扩散系数；人工神经网络 中图分类号：TU528 文献标识码：A 这篇论文属于自然科学领域，特别是材料科学和土木工程的交叉部分，对于理解并预测混凝土在恶劣环境中的耐久性具有重要意义。研究者通过应用神经网络模型，不仅揭示了各因素对氯离子扩散的影响程度，还为未来类似研究提供了一种高效的数据分析方法。