BP神经网络预测PVA-ECC在抗盐冻下的结构寿命

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为了预测不同纤维含量下的聚乙烯醇纤维增强水泥基复合材料(PVA-ECC)在氯盐浸渍、冻融循环作用下的使用寿命,以试验结果为训练样本值,建立BP神经网络预测模型。结果表明,采用Trainlm训练函数的神经网络能够达到目标精度0.01。不同纤维含量下的PVA-ECC在氯盐浸渍环境下,所能承受的冻融循环次数各不相同,最优配合比为1%的纤维含量,在经过475次冻融循环作用后才发生破坏。
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