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便携式人工神经网络及其在砼疲劳寿命预测中的应用
标题：便携式人工神经网络及其在混凝土疲劳寿命预测中的应用
摘要：
随着人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）技术的发展和便携设备的普及，便携式人工神经网络成为研究的热点之一。本文首先回顾了人工神经网络的原理和应用，然后重点研究了便携式人工神经网络在混凝土疲劳寿命预测中的应用。通过收集混凝土试验数据，建立了基于便携式神经网络模型的疲劳寿命预测模型，并对模型进行了验证和评估。结果表明，便携式人工神经网络在混凝土疲劳寿命预测中具有良好的准确性和可靠性，为混凝土结构的设计和维护提供了有力的支持。
关键词：便携式人工神经网络；混凝土；疲劳寿命；预测
一、引言
混凝土是一种广泛应用于建筑结构中的材料，但长期使用和外界环境的影响会使混凝土材料发生疲劳破坏。疲劳寿命预测是混凝土结构设计和维护的关键问题之一。传统的疲劳寿命预测方法存在模型精度低、计算复杂、数据需求大等问题。而便携式人工神经网络作为一种新兴的预测方法，具有模型建立简单、计算快速、适用性广泛等优势，因此在混凝土疲劳寿命预测中具有重要的应用价值。
二、人工神经网络原理及应用回顾
人工神经网络是一种模拟生物神经网络运作方式的数学模型。它由输入层、隐藏层和输出层组成，通过训练样本的输入和输出来学习和建立模型。人工神经网络可以进行非线性映射和模式识别，广泛应用于图像识别、时间序列预测、数据分类等领域。
三、混凝土疲劳寿命预测方法分析
传统的混凝土疲劳寿命预测方法包括基于经验公式和试验数据的统计方法，以及基于应力-应变关系的数值模拟方法。这些方法存在一定的局限性，如对试验数据和参数的依赖性较大，计算复杂度高等。因此，需要引入新的方法来改进混凝土疲劳寿命预测的精确度和效率。
四、便携式人工神经网络在混凝土疲劳寿命预测中的应用模型建立
本研究基于便携式人工神经网络，建立了混凝土疲劳寿命预测模型。首先，收集了一批混凝土试验数据，包括混凝土的配合比、抗压强度、弹性模量、应变曲线等参数。然后，将数据分为训练集和测试集，通过训练集对神经网络模型进行训练，最后使用测试集评估模型的准确性和可靠性。
五、结果分析与讨论
通过对收集的混凝土试验数据进行预处理和特征提取，构建了一套完整的便携式人工神经网络模型。经过训练和测试，模型的准确性和可靠性得到了验证。实验结果表明，便携式人工神经网络在混凝土疲劳寿命预测中具有较高的预测精度和稳定性，能够有效预测混凝土结构的疲劳寿命。
六、结论与展望
本文通过研究便携式人工神经网络在混凝土疲劳寿命预测中的应用，对其优势和局限性进行了总结和讨论。便携式人工神经网络作为一种新的预测方法，具有较高的预测精度和稳定性，在混凝土结构设计和维护中具有重要的应用价值。未来的研究可以进一步优化和提升模型的性能，并探索其他计算方法的结合，提高混凝土疲劳寿命预测的准确性和效率。
参考文献：
[1]姜朋，汤胜利.基于BP神经网络的混凝土疲劳寿命预测模型研究[J].中国有色金属学会，2018，28(3):522-529.
[2]黄少勇，李国强，严泽民，等.基于RBF神经网络的混凝土疲劳寿命预测[J].水电能源科学，2016，34(2):147-150.
[3]张兴华，黄煜荣，王剑剑，等.人工神经网络在工程结构疲劳寿命评估中的应用[J].工程机械，2019，46(2):53-58.