导读:本文包含了钢筋锈蚀量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:神经网络,相关系数,多维平面映射,线性回归
钢筋锈蚀量论文文献综述
甘海龙,郭容宽[1]（2019）在《基于神经网络技术预测锈胀开裂后混凝土中钢筋锈蚀量》一文中研究指出根据BP神经网络原理,分析了神经网络数据,计算了神经网络输入与输出的相关系数,利用多维平面映射原理分析了神经网络输入与输出之间的神经元连接权重,对输入与输出数据进行了线性回归分析,并最终确定了神经网络的预测模型。结果表明:混凝土结构锈胀开裂后,混凝土中的钢筋锈蚀量与钢筋直径的相关性最高,与混凝土结构锈胀裂缝宽度的相关性最低。较之其他计算方法,神经网络模型预测的钢筋截面损失率与实测值误差较小,误差精度可以满足实际工程需要。(本文来源于《科技通报》期刊2019年02期）
张杰,毛燕,张劲泉[2]（2016）在《钢筋锈蚀量预测模型试验对比分析》一文中研究指出钢筋混凝土桥梁中钢筋锈蚀是不可避免的,钢筋锈胀裂缝是钢筋锈蚀的直观反映,综述了钢筋锈蚀量预测的研究方法以及已有钢筋锈蚀量预测模型。通过开展模拟实验,比较分析实验结果与已有模型结果得出:在材料、构造信息已知的情况下,以裂缝宽度值作为结构钢筋锈蚀量评定参数是可行的,出现可见锈胀裂缝时钢筋锈蚀量在2%左右。并给出了钢筋锈蚀量预测研究的建议。(本文来源于《公路交通科技(应用技术版)》期刊2016年06期）
滕海文,杨森茂,王卫仑,霍达[3]（2011）在《不同负载下基于电化学当量的钢筋锈蚀量预测》一文中研究指出进行了不同加载水平钢筋混凝土构件在杂散电流和5%(质量分数)NaCl溶液共同作用下的耐久性模拟试验,根据试验结果指出按照Faraday电解第一定律进行钢筋锈蚀量计算时应考虑荷载水平的影响.采用线性极化法测量了钢筋腐蚀电流密度,通过非线性拟合得到腐蚀电流密度变化函数,并以Faraday电解第一定律为基础得到了荷载对电化学当量的影响系数及考虑加载水平的基于电化学当量的钢筋锈蚀量预测计算公式,计算结果与钢筋锈蚀实际测量结果基本相符.(本文来源于《建筑材料学报》期刊2011年04期）
滕艳[4]（2011）在《混凝土钢筋锈蚀量预测的投影寻踪回归模型》一文中研究指出造成钢筋锈蚀量预测值与实测值误差较大的原因在于以下两个方面:其一,由于混凝土开裂后钢筋锈蚀程度的离散性较大;其二,混凝土中的钢筋锈蚀机理非常复杂,影响因素繁多。为解决以上问题,将投影寻踪回归方法应用于锈蚀开裂后混凝土中钢筋锈蚀量的评估,建立了评估钢筋锈蚀量的投影寻踪回归模型,并通过实际工程检测结果验证了该方法的实际可行性,为钢筋锈蚀量的预测提供了一条新的方法。(本文来源于《混凝土》期刊2011年06期）
沈汝伟[5]（2011）在《混凝土钢筋锈蚀量预测的智能模型及应用》一文中研究指出由于混凝土开裂后钢筋的锈蚀伴随着很多不确定性,实际工程中钢筋锈蚀程度的离散性又很大,另一方面,由于混凝土中的钢筋锈蚀机理非常复杂,影响影响因素很多,因此,采用各种计算模型很难得到钢筋锈蚀量,且与实测值误差较大。将径向基经网络技术应用于锈蚀开裂后混凝土中钢筋锈蚀量的评估,建立了评估钢筋锈蚀量的智能信息模型。最后通过实际工程检测结果验证了该方法的实际可行性,为钢筋锈蚀量的预测提供了一条新的途径。(本文来源于《混凝土》期刊2011年01期）
马凌飞[6]（2009）在《基于灰关联与人工神经网络的混凝土钢筋锈蚀量预测》一文中研究指出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。(本文来源于《北京交通大学》期刊2009-05-31）
叶文亚,李国平,范立础[7]（2008）在《钢筋锈蚀量对周围混凝土应力场的参数敏感性分析》一文中研究指出通过对钢筋锈蚀产生的膨胀产物用虚拟径向位移表示,变化虚拟径向位移达到对周围混凝土应力场影响的分析,模拟了多根锈蚀钢筋对周围混凝土应力场的影响,与设计中常规的钢筋分布相符,用应力路径的方式显示钢筋附近混凝土的应力变化,尤其是保护层附近混凝土剖面应力的变化值,清楚地了解到保护层最外缘混凝土的应力分布,可以判断分布钢筋锈蚀对表层混凝土的破坏位置,验证了用有限元方法分析混凝土应力场参数敏感性分析的可行性。(本文来源于《上海公路》期刊2008年04期）
施清亮,罗小勇[8]（2008）在《人工神经网络预测混凝土碳化深度与钢筋锈蚀量》一文中研究指出基于混凝土碳化与钢筋锈蚀都是由多因素引起的缘故,运用BP神经网络方法进行混凝土碳化深度及钢筋锈蚀量分析和预测,其结果优于以数学模型为基础的经验公式法,而且若能将BP神经网络模型应用于结构耐久性其它方面(如抗冻),那么结构耐久性的综合评价及结构的剩余使用寿命都可以得到很好的预测。(本文来源于《四川建筑》期刊2008年02期）
程赟,朱建国[9]（2007）在《基于支持向量机的混凝土中钢筋锈蚀量预测》一文中研究指出对钢筋锈蚀量进行了研究,提出了一种新的基于支持向量机理论的混凝土中钢筋锈蚀量的预测方法。该方法通过与传统的BP神经网络比较的实验表明,达到了较好的预测效果。(本文来源于《科技资讯》期刊2007年36期）
陈莹,王天稳[10]（2005）在《碳化引起混凝土锈胀开裂前钢筋锈蚀量的研究》一文中研究指出在分析碳化引起的钢筋混凝土构件中钢筋腐蚀机理和已有钢筋锈蚀量预测模型的基础上,建立了全面考虑氧气浓度、温度、相对湿度、保护层厚度、钢筋直径和混凝土强度的多因素钢筋锈蚀量预测模型,且进行了实际工程的验证,可为混凝土结构耐久性评估、可靠性鉴定提供科学的依据。(本文来源于《混凝土》期刊2005年12期）
钢筋锈蚀量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
钢筋混凝土桥梁中钢筋锈蚀是不可避免的,钢筋锈胀裂缝是钢筋锈蚀的直观反映,综述了钢筋锈蚀量预测的研究方法以及已有钢筋锈蚀量预测模型。通过开展模拟实验,比较分析实验结果与已有模型结果得出:在材料、构造信息已知的情况下,以裂缝宽度值作为结构钢筋锈蚀量评定参数是可行的,出现可见锈胀裂缝时钢筋锈蚀量在2%左右。并给出了钢筋锈蚀量预测研究的建议。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
钢筋锈蚀量论文参考文献
[1].甘海龙,郭容宽.基于神经网络技术预测锈胀开裂后混凝土中钢筋锈蚀量[J].科技通报.2019
[2].张杰,毛燕,张劲泉.钢筋锈蚀量预测模型试验对比分析[J].公路交通科技(应用技术版).2016
[3].滕海文,杨森茂,王卫仑,霍达.不同负载下基于电化学当量的钢筋锈蚀量预测[J].建筑材料学报.2011
[4].滕艳.混凝土钢筋锈蚀量预测的投影寻踪回归模型[J].混凝土.2011
[5].沈汝伟.混凝土钢筋锈蚀量预测的智能模型及应用[J].混凝土.2011
[6].马凌飞.基于灰关联与人工神经网络的混凝土钢筋锈蚀量预测[D].北京交通大学.2009
[7].叶文亚,李国平,范立础.钢筋锈蚀量对周围混凝土应力场的参数敏感性分析[J].上海公路.2008
[8].施清亮,罗小勇.人工神经网络预测混凝土碳化深度与钢筋锈蚀量[J].四川建筑.2008
[9].程赟,朱建国.基于支持向量机的混凝土中钢筋锈蚀量预测[J].科技资讯.2007
[10].陈莹,王天稳.碳化引起混凝土锈胀开裂前钢筋锈蚀量的研究[J].混凝土.2005