混凝土氯離子擴散系數(shù)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

唐仁忠 孫從亞

0 引言

鋼筋銹蝕是鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)破壞的主要原因之一，國際上一般把混凝土中鋼筋腐蝕引起混凝土順筋開裂作為評定混凝土使用壽命的標準，因此防止和減緩混凝土中鋼筋腐蝕成為提高混凝土結(jié)構(gòu)使用壽命的主要途徑。我國存在廣泛的氯鹽環(huán)境，因此必須對氯鹽環(huán)境下混凝土耐久性問題給予足夠的重視。氯離子在鋼筋—混凝土界面的積累是導(dǎo)致鋼筋銹蝕的主要原因之一。在鋼筋銹蝕過程中氯離子僅起到催化作用，并不改變銹蝕產(chǎn)物的組成，氯離子在混凝土中含量也不會因腐蝕反應(yīng)而減少，若不采取處理措施，腐蝕過程將會不斷進行下去，將對結(jié)構(gòu)的耐久性產(chǎn)生很大的影響。而氯鹽環(huán)境下的混凝土抗侵入性一般用氯離子擴散系數(shù)表示，其值越大表示氯離子侵入混凝土越容易。現(xiàn)有的確定氯離子擴散系數(shù)的方法主要有三種:即自然擴散法，加速擴散法[1，2]，經(jīng)驗公式法。第一種方法的優(yōu)點是較為接近實際情況，但是費時費力;第二種方法的優(yōu)點是較為迅速，但計算過程復(fù)雜，并且需要專門的電化學(xué)知識，另外還少不了進行同樣繁瑣的化學(xué)分析;第三種方法優(yōu)點是人們根據(jù)工程調(diào)查和長期暴露試驗，擬合出一些經(jīng)驗公式來估算對同條件的工程來說簡單實用，但由于混凝土耐久性與施工質(zhì)量、材料的選擇以及環(huán)境作用密切相關(guān)，而上述因素很難定量描述，且不同工程差別較大，因此上述經(jīng)驗值可靠度不高。

基于上述傳統(tǒng)方法存在的問題，已有學(xué)者提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氯離子擴散系數(shù)預(yù)測模型[4]，但因為 BP網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢和局部極小等缺點，本文嘗試采用在性能上優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立氯離子擴散系數(shù)預(yù)測模型，為氯離子擴散系數(shù)的預(yù)測找到一種更有效的方法。

1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

研究與實踐證明:混凝土氯離子擴散系數(shù)與很多因素有關(guān)，主要包括混凝土的水膠比、水泥用量、混凝土強度、用水量、摻合物摻量、混凝土表面的氯離子濃度、時間、環(huán)境溫度及濕度等因素。

在文獻[5]中作者提出兩種輸入指標體系:一種是直接以影響輸出的原材料用量作為網(wǎng)絡(luò)輸入向量。另外一種是以無量綱的各種原材料之間的比率作為輸入向量。在考慮輸入指標體系時，作者認為不僅需要考慮各組分的絕對數(shù)量，同時也應(yīng)采取它們之間相對量的大小作為輸入，而且在考慮輸入指標時應(yīng)考慮各個輸入指標間的獨立性，不應(yīng)存在數(shù)據(jù)的捆綁現(xiàn)象，這樣才能充分體現(xiàn)輸入指標(影響因素)對氯離子擴散系數(shù)的影響。針對搜集得到的數(shù)據(jù)，本文中考慮到水膠比，水泥用量，摻合物用量(本文為粉煤灰)與水泥用量的比值及用水量 4個影響因素，其中 4個因素只有 3個獨立。因此本文提出以水膠比，水泥用量，摻合物用量與水泥用量的比值 3個影響因素作為輸入，輸出只有 1個，即氯離子擴散系數(shù)，建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用如圖1所示的RBF網(wǎng)絡(luò)模型。本模型隱層的基函為高斯函數(shù)。

利用收集到的 35組[3，4]數(shù)據(jù)，30組作為訓(xùn)練樣本，另外 5組數(shù)據(jù)為測試樣本。分別對本文提出的輸入指標體系的RBF網(wǎng)絡(luò)模型，文獻[5]中提出的兩種輸入指標體系的RBF模型(RBF1模型——水泥用量，摻合物用量，水泥用量三者作為輸入;RBF2模型——水膠比，摻合物用量與水泥用量的比值作為輸入)及以水膠比，水泥用量，摻合物用量與水泥用量的比值及用水量作為輸入的RBF3模型(影響因素重復(fù)考慮)用Matlab7.0進行了編程。另外，針對所提出的輸入體系作者又對BP網(wǎng)絡(luò)模型進行了編程。

2 模型預(yù)測值與實驗結(jié)果對比分析

2.1 預(yù)測結(jié)果

在網(wǎng)絡(luò)模型建好后，對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理，以輸入樣本矩陣p為例。

其中，α取值在0～1之間，一般取α=0.9;β一般取0.1;max(p (i，∶))為輸入樣本矩陣的第i行所有列的最大值;min(p(i，∶))為輸入樣本矩陣的第i行所有列的最小值，p(i，∶)為第i行所有列的元素。

模型訓(xùn)練完成后，本文提出的模型及對比模型的預(yù)測結(jié)果及誤差如表 1，表 2所示。

2.2 結(jié)果分析

從表1的數(shù)據(jù)可以看出，本文提出的輸入指標的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果的最大相對誤差(3.33%)比RBF1模型的最大絕對誤差(-7.38%)、RBF2模型的最大絕對誤差(6.27%)及RBF3模型最大絕對誤差(絕對值8.45%)都要小。與RBF1模型、RBF2模型結(jié)果的對比看出:輸入指標體系采用相對與絕對的組合要比單純的采用絕對量，相對量所建的模型的預(yù)測結(jié)果精確;與RBF3結(jié)果的對比可以看出:一種因素的重復(fù)考慮會造成預(yù)測模型結(jié)果的精確性低，也反映了數(shù)據(jù)的捆綁使得模型的泛化能力稍差(絕對值最大為8.45%，最小為0.82%)。

表1 RBF網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測與實測結(jié)果

表2 本文RBF網(wǎng)絡(luò)與BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)果誤差比較

從表2的數(shù)據(jù)可以看出，本文建立的RBF模型的預(yù)測結(jié)果的最大絕對誤差與最大相對誤差都小于 BP網(wǎng)絡(luò)模型。體現(xiàn)了本文所研究的問題在合理選取輸入指標的前提下，建立RBF網(wǎng)絡(luò)模型要優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)模型。

總之，表1，表2數(shù)據(jù)表明:本文所建立的RBF模型合理(在確定輸入指標時相對量與絕對量結(jié)合，充分考慮數(shù)據(jù)間的獨立性，避免由于數(shù)據(jù)本身的捆綁而造成的一種因素的重復(fù)考慮的重要性)，預(yù)測結(jié)果有一定的精度。

3 結(jié)語

在建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型考慮輸入指標時，應(yīng)把相對量與絕對量都考慮進來且要充分考慮各個指標間的獨立性，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)的捆綁現(xiàn)象，相對其他輸入指標體系模型，本文模型的預(yù)測精度有所提高，且能滿足工程的需要。

由于訓(xùn)練樣本有限，且未能考慮所有影響因素，因此此模型存在一定的局限性;但從建模到預(yù)測結(jié)果的全過程看出，本文建立的RBF氯離子擴散系數(shù)模型比傳統(tǒng)方法簡單，模型拓展性較好，可以用作混凝土氯離子擴散系數(shù)的預(yù)測方法。

[1] Dhir RK，JonesM R，Ahmed H EH.Mag..Con-cr.Res，1991，43(37):21-22.

[2] Tang Luping and Lars-Olof Nilsson.ACIMater.Jour，1992，89 (49):10-11.

[3] 萬小梅，田 礫，趙鐵軍.混凝土結(jié)構(gòu)耐久性設(shè)計規(guī)程中抗氯離子滲透性檢測方法的試驗研究[J].混凝土，2007(2): 5-7.

[4] 管長生，王雨齊.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氯離子擴散系數(shù)預(yù)測模型[J].國外建材，2006(4):37-38.

[5] Dias W P S，Pooliyadda S P.Neura l Network for Predicting Properties of Concrete with Admixtures[J].Construction and Building Materials，2001(15):371.