骨料品质特性对RAC弹性模量预测的影响研究

摘要

利用人工神经网络(ANN)方法,对从5篇文献中收集的与再生混凝土性能有关的290组数据进行训练与测试,评估了再生骨料的品质特性对混凝土弹性模量预测模型的重要性,并进一步分析再生混凝土ANN预测模型中输入参数的选择问题.研究结果表明:再生骨料的品质特性参数对再生混凝土的弹性模量有较大影响,与以往只考虑配合比和取代率的ANN模型相比,含再生骨料品质特性参数的ANN模型具有更高的预测精度,相关系数(R2)都超过了0.996,且平均绝对百分比误差(MAPE)值均非常小,介于2％～5.98％.ANN可以用来预测含不同品质再生骨料混凝土的弹性模量,但需合理选择输入参数进行建模.