基于BP神经网络的混凝土热学参数反演方法及应用

摘要

【目的】解决大体积混凝土温度场仿真计算中热学参数与施工现场实际情况不符的问题。【方法】采用BP神经网络对温度场仿真计算所需的热学参数进行反演分析，首先通过均匀设计理论与温度场有限元法分析，构造BP神经网络的训练样本以及测试样本；然后通过L-M算法优化BP神经网络，拟合出测点温度与热学参数的非线性关系；最后，将施工现场实测温度值输入优化后的网络，实现多个热力学参数的同步反演分析，在巴洛河主墩承台大体积混凝土施工中反演绝热温升、导热系数与表面放热系数。【结果】基于L-M算法优化后的BP神经网络能加快网络收敛速度，且反演参数对应的温度计算值与温度实测值吻合良好。【结论】将均匀设计理论引入BP神经网络反演分析中能有效地提高反演分析的效率，该研究成果能够为大体积混凝土施工温度场仿真计算提供指导，进而辅助温控施工。

关键词

桥梁工程 / 大体积混凝土 / BP神经网络 / 均匀设计 / 热力学参数 / 参数反演

基金资助

国家自然科学基金项目（52078058、51478049）