基于均勻設計及BP神經網絡的大體積混凝土熱學參數反分析

張玉平，馬超，李傳習，高樹威

(長沙理工大學 土木工程學院，長沙 410114)

大體積混凝土作為現代橋梁的重要組成部分，其開裂問題一直是工程技術人員最為關注的問題之一。為了指導大體積混凝土施工，最大限度降低施工階段大體積混凝土的開裂風險，可根據現場實際施工狀況和現有的溫度場理論對其進行有限元分析。但是，在對大體積混凝土溫度場和應力場進行有限元分析時，所采用的熱學參數主要通過經驗公式或試驗得到，由于經驗公式難免有誤差，而試驗方法花費高、耗時長而較少使用，并且這些參數在施工期受氣象條件、時空、荷載、施工條件等多種因素影響，往往使得所采用的熱學參數失真，大體積溫控計算偏離甚至嚴重偏離實際情況，導致一些大體積混凝土結構出現或多或少的裂縫[1-2]，輕則影響結構的耐久性，重則產生工程質量事故，危及人民生命財產安全。因此，準確確定熱學參數是大體積混凝土溫控能否成功的基礎和前提，除試驗確定外，通過反演分析確定大體積混凝土的熱學參數也是行之有效的方法之一[3]。

目前，對大體積混凝土熱學參數的反演分析研究不多。王振紅等[4]基于施工現場的混凝土立方體非絕熱溫升試驗，對混凝土熱學參數進行了反分析。Amirfakhrian等[5]利用徑向基函數來獲得內熱源反分析的數值解。李守巨等[6]基于模糊理論建立了目標函數，將熱傳導反問題作為非線性優化問題處理。還有許多學者基于蟻群算法、粒子群算法、遺傳算法等優化算法提出熱學參數反演方法。……