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    發布時間:2020-01-06 00:00:00
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    檢測及試驗方法研究

    改進PSO-BP算法在鋼筋腐蝕監測中的應用研究
    改進PSO-BP算法在鋼筋腐蝕監測中的應用研究
    • 匡 浩1,俞阿龍2,徐新元3
    2020年第6期
    摘要
    引用本文
    摘?要:針對混凝土內部鋼筋腐蝕程度判別難、精確度低等問題,提出了將改進粒子群算法(PSO)與BP神經網絡結合起來,通過對鋼筋銹蝕機理及其影響因素的分析,建立了以混凝土內部溫度、濕度、pH值、Cl-濃度和腐蝕電位為輸入,鋼筋腐蝕率為輸出的改進PSO-BP監測模型,并將實測輸入數據與仿真結果進行了對比。結果表明,改進PSO-BP算法的收斂性與準確性均優于PSO-BP算法和BP算法。Abstract:Inviewofthedifficultyinjudgingthecorrosiondegreeofsteelbarsinconcreteandthelowaccuracy,animprovedparticleswarmoptimizationalgorithm(PSO)wascombinedwithBPneuralnetwork.Basedontheanalysisofthecorrosionmechanismofsteelbarsanditsinfluencingfactors,animprovedPSO-BPmonitoringmodelwiththeinternaltemperature,humidity,pH,chlorideionconcentrationandcorrosionpotentialoftheconcreteasinputandthecorrosionrateofsteelbarastheoutputwasestablished,andthemeasuredinputdatawerecomparedwiththesimulationresults.TheexperimentalsimulationcomparisonshowsthattheconvergenceandaccuracyofimprovedPSO-BPalgorithmarebetterthanthoseofPSO-BPalgorithmandBPalgorithm.
    匡浩,俞阿龍,徐新元.改進PSO-BP算法在鋼筋腐蝕監測中的應用研究[J]混凝土與水泥制品,2020(6):77-81. KUANG H,YU A L,XU X Y.Research on the Application of Improved PSO-BP Algorithm in Reinforcement Corrosion Monitoring[J].China Concrete and Cement Products,2020(6):77-81.
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