基于灰关联与人工神经网络的混凝土中钢筋锈蚀量预测

摘要

钢筋锈蚀引起混凝土结构的过早破坏，已经成为日益突出的一大灾害，各国每年由钢筋锈蚀造成的直接、间接损失之大，远远超出人们的意料，也越来越引起人们的关注。研究混凝土中的钢筋锈蚀问题，对现有结构的抗力评定与可靠性评价、准确预测结构的使用寿命及剩余寿命，具有十分重要的意义。 本文总结了钢筋锈蚀分析的发展过程和各种分析理论的发展情况；通过对钢筋锈蚀量分析中的各种定量、定性、经验和理论分析方法的比较，认为采用灰色系统理论和BP神经网络这两种方式对钢筋锈蚀量预测分析，在实际运用中是比较方便的；介绍了灰色系统理论的基本原则、基本原理、基本方法、主要内容和数学运算过程；对于影响钢筋锈蚀量的因素，不仅要知道各因素对钢筋锈蚀影响的重要性，而且要知道重要的程度，本文介绍了灰关联分析这种对各因素重要性序化和量化的方法。 本文运用灰关联分析方法，找出钢筋锈蚀影响因素的关联序，给出了相应重要性排序。求出各影响因素对于钢筋锈蚀量的影响权重，将各因素进行赋权，得到反映钢筋锈蚀量的变量数据，再用MATLAB工具箱中的BP神经网络进行仿真，以对钢筋锈蚀量进行预测。结果证明该方法对钢筋锈蚀量能进行良好的预测，表明了在钢筋锈蚀量预测分析这一复杂问题中，将灰关联分析方法和BP神经网络结合起来进行分析是比较合理的。

目录

文摘

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致谢

1 绪论

1.1 混凝土中钢筋锈蚀问题重要性

1.2 混凝土中钢筋锈蚀问题研究现状

1.2.1 钢筋锈蚀机理

1.2.2 混凝土中钢筋锈蚀的因素

1.2.3 混凝土中钢筋锈蚀的几种理论和经验模型

1.3 灰色理论及人工神经网络简介

1.3.1 灰色理论概述

1.3.2 人工神经网络概述

1.4 本文主要研究内容

2 灰色系统基本理论

2.1 灰色系统理论的基本原则

2.1.1 信息的非完全性原则

2.1.2 非唯一性原则

2.1.3 现实信息优先原则

2.2 灰色系统理论的基本方法

2.3 灰色系统理论的主要内容

2.4 灰色系统理论的基本原理

2.5 灰色系统理论与概率、模糊的对比

2.6 灰色系统理论的基本概念

2.6.1 灰数、灰度、灰元

2.6.2 灰生成

2.6.3 灰色代数方程与灰色微分方程

3 混凝土中钢筋锈蚀因子的灰关联分析

3.1 灰关联空间概述

3.1.1 灰关联分析意图、内涵

3.1.2 灰关联分析的功能、技术内涵

3.2 灰关联分析的理论基础

3.2.1 离散函数间的距离与绝对差

3.2.2 关联离散函数和关联度

3.2.3 灰色系统关联分析方法

3.3 关联度分析在钢筋锈蚀因子分析中的应用

4 基于灰关联分析的钢筋锈蚀BP神经网络模型的建立

4.1 人工神经网络的基本原理

4.1.1 生物学的启示

4.1.2 人工神经元模型

4.1.3 人工神经网络模型

4.1.4 人工神经网络的学习方式

4.2 BP网络

4.2.1 BP网络结构

4.2.2 BP网络学习过程

4.2.3 BP网络学习算法

4.2.4 BP网络设计

4.2.5 BP网络改进

4.3 基于灰关联分析的钢筋锈蚀BP神经网络预测法

4.3.1 灰关联分析的BP神经网络模型建立原理

4.3.2 灰关联分析的BP神经网络模型建立方法

4.4 基于灰关联分析的钢筋锈蚀BP网络模型的应用

5 结论及展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献