توضیحات
چکیده
پيش نياز اوليه جهت انجام مطالعات تمامي پروژه هاي مقاوم سازي تعيين مشخصات مصالح است. در پروژه هايي كه سازه آنها از بتن تشكيل شده است مهمترين مشخصه مورد نياز، مقاومت فشاري بتن مي باشد كه تعيين آن در روند انجام مطالعات از اهميت بسزايي برخوردار است. دراين مقاله از شبكه هاي عصبي تابع بنيادي شعاعي RBFو BPبراي پيش بيني مقاومت فشاري 28روزه بتن با مقاومت بالا استفاده شده است. مدل شبكه عصبي ارائه شده پس از آموزش كافي بوسيله داده هاي واقعي مربوط به آزمايش هاي صورت گرفته روي بتن، قادر به پيش بيني مقاومت بتن خواهد بود.
مقدمه
بتن معمولي به عنوان يكي از رايج ترين مصالح ساختماني از موادي چون سيمان، آب، درشت دانه و ريز دانه تشكيل شده است . با اين وجود، پيش بيني خواص بتن با استفاده از روش هاي تحليلي و دقيق قابل بررسي نمي باشد. بيشتر روش هاي استفاده شده در پيش بيني خواص بتن، بر اين اساس بدست آمده اند كه بر مبناي آزمايش هاي انجام گرفته، فرمول هاي تجربي، نمودار ها، نموگرام ها، و جداولي بدست آمده و ترسيم مي شوند سپس اين جداول و نمودارها در موارد جديد تعميم داده شده و نتيجه گيري هاي لازم در مورد آن ها انجام مي گيرد. اما نكته قابل توجه در اين گونه طراحي ها اين است كه هر يك از مواد تشكيل دهنده بتن بصورت يك پارامتر در نظر گرفته مي شود. حال آنكه هر يك از اين مواد داراي ابعاد گوناگوني مي باشند بطور مثال، سيمان ا داراي مقاومت، نرمي و تركيبات شيميايي متفاوتي هستند. ريزدانه ها اندازه هاي مختلف و جنس هاي متفاوتي دارند. درشت دانه هاي مصرفي در تن ممكن است از معادن متفاوتي به دست آمده باشند همچنين ممكن است شكسته يا طبيعي باشند. در سال هاي اخير، مواد جديد و فن آوري هاي ساخت نويني در بتن به وجود آمده كه تعداد پارامترهاي موثر در طرح اختلاط بتن را تا دو برابر دهد افزايش مي . مثلا در تركيب بتن ها با مقاومت بالا افزودني هاي شيميايي مانند روان كننده ها، سرباره كوره هاي آهن گدازي ، خاكستر بادي، ميكروسيليس و الياف مختلف وجود دارد كه هر كدام به صورت يك يا چند پارامتر در طرح اختلاط بتن وارد مي شوند.
ABSTRACT
The primary prerequisite for carrying out studies of all rehabilitation projects is to determine the specifications of the materials. In concrete structures, the most important characteristic of the concrete structure is the compressive strength of the concrete, which is very important in determining the study process. In this paper, RBF and BP radial fundamental function neural networks are used to predict 28-day compressive strength of high strength concrete. The proposed neural network model will be able to predict the strength of the concrete after sufficient training with actual data from concrete tests.
INTRODUCTION
Conventional concrete is one of the most common building materials of such materials as cement, water, coarse grained and fine grain. However, the prediction of concrete properties can not be investigated using analytical and precise methods. Most of the methods used to predict the properties of concrete have been obtained based on experiments, empirical formulas, graphs, timetables, and tables drawn and drawn. Then, these tables and diagrams in cases The new is generalized and the necessary conclusions are made about them. But noteworthy in these designs is that each of the constituent materials of the concrete is considered as a parameter. While each of these materials has different dimensions, for example, cements have different strengths, smoothness, and chemical compositions. Fine grains have different sizes and different sexes. Coarse grains may be obtained from different mines, as well as may be broken or natural. In recent years, new materials and new technologies in concrete have been developed to double the number of effective parameters in concrete mixing designs. For example, in the combination of concrete with high resistance to chemical additives such as lubricants, iron bed slag, ash, microsilica and various fibers, each of which is one or more parameters in the mixing scheme of concrete.
Year: 2011
Publisher : Sixth National Congress on Civil Engineering
By : Mohammad Reza Ghasemi, Mohammad Reza Sohrabi, Gholamreza Ahani, Abu Hamza Saeb
File Information: persian Language/ 8 Page / size: 323 KB
Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart
سال : 1390
ناشر : ششمین کنـگره ملی مهنـدسی عمـران
کاری از : محمدرضا قاسمي ،محمدرضا سهرابي ،غلامرضا آهني , ابوحمزه صائب
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 8 صفحه / حجم : KB 323
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.