人工神经网络和分形解析在碱集料反应混凝土评价中的应用与研究

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碱集料反应(Alkali Aggregate Reaction-AAR)是引起混凝土开裂,诱发钢筋锈蚀,使结构强度降低,并直接影响结构耐久性、安全性和使用功能的灾害之一,该文应用人工神经网络(Artifical Neural Networks)和分形几何(Fractal Geometry)两种目前国际上较先进的解析理论对AAR混凝土的膨胀特征进行研究.该研究结合国内外大量实验结果建立预测AAR混凝土动弹性系数的误差逆传传播人工神经网络模型,并应用分形理论研究AAR混凝土结构膨胀和几何损伤形态,分析分维解析的适用条件,为AAR混凝土结构损伤几何形态和耐久性评价提供新的解析手段.
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