煤矸石粉混凝土抗压强度试验及其神经网络预测

《煤矸石粉混凝土抗压强度试验及其神经网络预测》是一篇探讨煤矸石粉在混凝土中的应用以及利用神经网络进行抗压强度预测的学术论文。该研究旨在通过实验分析煤矸石粉对混凝土性能的影响，并尝试利用人工智能技术提高混凝土性能预测的准确性。

煤矸石是煤炭开采过程中产生的废弃物，通常被视为工业固体废物。然而，随着环保意识的增强和资源循环利用理念的推广，煤矸石逐渐被应用于建筑材料中。作为混凝土的掺合料，煤矸石粉能够改善混凝土的工作性能、降低水化热、提高耐久性等优点，因此具有广泛的应用前景。

本文首先通过实验方法研究了不同掺量的煤矸石粉对混凝土抗压强度的影响。实验中采用了不同的配合比，包括基准混凝土、掺入10%、20%、30%煤矸石粉的混凝土样本。通过对这些样本进行标准养护后，使用压力试验机测定其28天抗压强度。实验结果表明，适量掺加煤矸石粉可以提高混凝土的抗压强度，但超过一定比例后，抗压强度会有所下降。

为了进一步探索煤矸石粉混凝土的性能，本文引入了人工神经网络（ANN）模型进行抗压强度的预测。神经网络是一种模拟生物神经系统结构的计算模型，具有强大的非线性拟合能力，适用于复杂的数据建模与预测任务。作者选取了多个影响因素作为输入变量，如水泥用量、水灰比、煤矸石粉掺量、养护时间等，将实验数据作为训练集，构建了一个三层前馈神经网络模型。

在模型训练过程中，作者采用反向传播算法优化网络参数，通过多次迭代使模型逐步逼近实际数据的变化规律。实验结果表明，神经网络模型能够较好地预测煤矸石粉混凝土的抗压强度，预测值与实际测试值之间的误差较小，说明该模型具有较高的预测精度。

此外，论文还对神经网络模型的泛化能力进行了评估。通过将部分未参与训练的数据作为测试集，验证了模型在新数据上的表现。结果显示，模型在测试集上依然保持了良好的预测效果，说明该模型具备一定的实用性。

本研究的意义在于为煤矸石粉在混凝土中的应用提供了理论依据和技术支持。通过实验和神经网络模型的结合，不仅揭示了煤矸石粉对混凝土性能的影响机制，还为未来混凝土材料的优化设计提供了新的思路。同时，该研究也为工程实践中混凝土性能的快速预测提供了可行的方法，有助于提高施工效率和工程质量。

综上所述，《煤矸石粉混凝土抗压强度试验及其神经网络预测》是一篇具有较高学术价值和实用意义的研究论文。它不仅推动了煤矸石粉在建筑工程中的应用，还展示了人工智能技术在材料科学领域的广阔前景。未来，随着更多数据的积累和模型的不断优化，神经网络在混凝土性能预测中的应用将会更加广泛。