基于人工神经网络的混凝土实时强度影响因素敏感性分析_杨晓明
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1 混凝土实时强度的影响因素
2 混凝土实时强度影响因素敏感性分析方法
混凝土强度敏感性分析是指当影响混凝土强度的因 素发生变化时，对混凝土强度影响程度的一种不确定分析 技术。它的实质是通过逐一改变影响混凝土强度的因素数 值的方法来解释混凝土强度受这些因素变动影响大小的 规律。本研究采用人工神经网络的方法进行混凝土实时强 度影响因素的敏感性分析，具体步骤如下：
表 1 剔除龄期前 5 组测试样本和测试结果
样本 编号
1 2 3 4 5
粉煤灰 （/ kg/m3）
260 0 134 134 193
矿渣 （/ kg/m3）
0 160 0 0 0
水泥 （/ kg/m3）
200 300 401 401 342
水胶比
0.33 0.33 0.31 0.31 0.31
龄期 /d 28 28 60 90 180
愈小，碱度愈低，所处环境愈是干燥，碳化速度愈快，强度 层神经元数，经过试算分别确定为 12 和 11。
损失也愈大。通过以上对混凝土强度影响因素的分析可以
经过网络训练之后，将测试样本输入到经过训练的网
看出：影响混凝土强度的因素众多，而且各种因素对混凝 络中，剔除龄期前后的网络测试样本及测试结果分别如
土强度的影响程度不同。因此分析各影响因素的影响程 表1 和表 2 所示。
本研究采用人工神经网络方法进行混凝土实时强度
收稿日期：2014-05-25 基金项目：国家自然科学基金资助（51008148）；辽宁省教育厅年杰出青年学者成长计划资助（LJQ2013037）
·15·
影响因素的敏感性分析。人工神经网络是近年来广泛使用 度，即各影响因素对混凝土强度预测的敏感性，是十分必
结成具有强度的整体的一种材料。一般情况下，胶凝材料 度。为了保证混凝土龄期对混凝土强度敏感性分析准确性，
用量的比例越高，混凝土的强度越大。（6）混凝土碳化。混 在剔除混凝土龄期前后进行混凝土强度预测时，除了龄期
凝土碳化本身并不会对混凝土产生破坏，然而，由于混凝 变量外，其他的网络输入变量保持不变，神经网络输入的
土碳化导致混凝土的碱性降低，致使钢筋表面的保护膜（致 各种参数，除了隐层神经元数需试算获得以外，其他参数
密氧化膜）遭到破坏而无法保护钢筋，导致钢筋长期暴露 都取相同的值，即学习速率取为 0.05，目标误差为 0.02，迭
在混凝土中，钢筋锈蚀，混凝土强度降低。混凝土的密实度 代次数取为 10 000 次。剔除龄期因素前后，神经网络的隐
由于冻融循环会严重影响混凝土的强度，因此冻融循环次 个神经网络模型（本研究所有网络均采用 BP 神经网络模
数越多，混凝土强度下降越剧烈。（5）胶凝材料用量。胶凝 型），其输入变量分别为包含及不包含混凝土龄期因素的混
材料是指在一定条件下，通过自身的变化而把其他材料胶 凝土实时强度的各影响因素，输出变量为混凝土的实时强
强度值 /MPa 58.7 77.0 71.0 82.7 93.8
剔除龄期前
预测值 /MPa
绝对误差 /MPa
57.3
1.4
81.9
4.9
74.1
3.1
85.9
3.2
92.3
1.5
Βιβλιοθήκη Baidu
·16·
表 2 剔除龄期后 5 组测试样本和测试结果
剔除龄期后
样本 粉煤灰 矿渣 水泥
强度值
水胶比
预测值 绝对误差
编号 （/ kg/m3）（/ kg/m3）（/ kg/m3）
目前确定混凝土实时强度主要依靠回弹法、超声法等 非破损检测方法及人工神经网络、遗传算法等预测方法。 对于比较大规模的结构，测点较多时候，非破损检测方法 存在工作量大，耗时耗力等不利之处。人工神经网络等预 测方法具有方便、简单、快速等优势而得到广泛认可[2-3]，但 各类预测方法在使用过程中均需考虑混凝土实时强度的 不同影响因素的影响程度，即各影响因素的敏感性。混凝 土实时强度的影响因素有很多，主要包括：结构所处环境 类 别 ，龄 期 ，水 胶 比 ，胶 凝 材 料 用 量 ，碳 化 程 度 ，气 候 条 件 等。准确获得各影响因素的敏感性，即对混凝土实时强度 的影响程度，对有效预测混凝土实时强度、防止混凝土长 期强度的退化都有重要的现实意义。
影响混凝土实时强度的各类因素进行分析，确定敏感性因素。其次，针对龄期敏感性因素，建立两个神经网络，一个神经网络的输入
变量包含龄期，另一个不包含龄期，将训练好的两个神经网络用同组数据进行测试，比较两组测试结果，以此来确定龄期因素对混凝
土强度的敏感性。采用上述方法分别对环境类别、水灰比、胶凝材料用量等因素进行敏感性分析。最后，通过比较确定混凝土龄期、环
的一种数学处理方法。它在物理机制上模拟人脑信息处理 要的。
机 制 的 信 息 系 统 ，不 但 具 有 处 理 数 值 数 据 的 一 般 计 算 能 力，而且还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。目前， 在人工神经网络的实际应用中，大部分是神经网络模型是 采用 BP 网络（采用 BP 训练算法的人工神经网络即 BP 神 经网络）。BP 算法即误差反传训练算法，适合于多层神经 网络的一种训练，它是建立在梯度下降法的基础上的。应 用 BP 神经网络时，将影响混凝土实时强度的因素作为网 络输入，混凝土实时强度作为网络输出，利用收集到公开 文献中的混凝土强度实测数据及本单位试验室数据训练 并测试网络。分别剔除网络输入中的各混凝土影响因素来 建立不同的神经网络，根据测试精度的变化来判别该混凝 土影响因素的敏感性。
境类别、水灰比为影响混凝土实时强度的敏感性因素。
关键词： 混凝土；实时强度；人工神经网络；敏感性分析；预测
中图分类号： TU528.01
文献标志码： A
文章编号： 1002-3550（2014）11-0015-04
Ｓｅｎｓｉｔ ｉｖｉｔ ｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｆａｃｔ ｏｒｓ ｔ ｏ ｃｏｎｃｒｅｔ ｅ ｒｅａｌ－ｔ ｉｍ ｅ ｓｔ ｒｅｎｇｔ ｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｒｔ ｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔ ｗ ｏｒｋ
龄期。通常混凝土的强度理论上会随着龄期的增长而不断
（4）重复上述（2）、（3）步，对每个因素均进行敏感性分
提高，开始增长较快，后期较慢以至停止，实际上混凝土的 析，从而获得影响混凝土实时强度的敏感因素。
强度达到最大值后会随着龄期慢慢下降，具体下降规律还 有待研究。（3）水胶比。通常水胶比是计算混凝土配合比的
杨晓明，吴天宇，时 丹
（辽宁工程技术大学 建筑工程学院，辽宁 阜新 123000）
摘 要： 准确地预测出混凝土材料在使用过程的实时强度对于正确评估结构安全性有着重要的意义。影响混凝土材料实时强度
的主要因素包括龄期、环境类别、水灰比、胶凝材料用量等等。采用人工神经网络进行混凝土实时强度影响因素敏感性分析。首先，对
（1）确定要分析的混凝土强度影响因素，如结构所处 环境类别、混凝土龄期、水胶比、胶凝材料用量等，并收集 强度影响因素的相关试验数据。
（2）选定某个影响混凝土强度的因素作为不确定因 素，建立两个神经网络模型，分别以包含该不确定因素的 所有因素作为神经网络的输入变量及以剔除该不确定因
混凝土材料经过一段时间的使用，影响其强度的主要 素的其他因素作为输入变量，利用收集到的试验数据进行
２０１４ 年 第 １１ 期（ 总 第 ３０１ 期） Number 11 in 2014（Total No.301）
doi：10.3969/j.issn.1002-3550.2014.11.004
混
凝
土
Concrete
理论研究 THEORETICAL RESEARCH
基于人工神经网络的混凝土实时强度 影响因素敏感性分析
YANG Xiaoming，WU Tianyu，SHI Dan （College of Civil Engineering and Architecture，Liaoning Technical University，Fuxin 123000，China）
Ａｂｓｔ ｒａｃｔ ： It is significant for correct condition assessment of concrete structure to accurately predict the real-time strength of concrete during its service life.A lot of factors，such as age，environment type，water cement ratio，amount of cementitious material and so on，affect the real-time strength of concrete.The artificial neural network （ANN）was used to carry out the sensitivity analysis of influence factors to concrete real-time strength.First，all kinds of influence factors to concrete real-time strength were analyzed and the possible sensitive factors were obtained.Second，two ANNs with and without age as one of input variables were built，trained and tested.The sensitivity of age to concrete real-time strength was found according to the change of test results of two ANNs.The sensitivities of other factors were obtained using the above method.Finally，it was found that the age，environment type and water cement ratio were sensitivity factors to concrete real-time strength. Ｋｅｙ ｗ ｏｒｄｓ： concrete；real-time strength；artificial neural network；sensitivity analysis；prediction
/MPa
/MPa /MPa
1 260
0
200 0.33 58.7 70.0 11.3
2
0
160 300 0.33 77.0 84.8 7.8
因素有：（1）结构所处环境类别。混凝土材料所处的环境对 训练及测试。
混凝土的强度影响非常显著。在海岸等恶劣环境下混凝土
（3）敏感性判定。对比两次测试结果与真实值的相对
会受到多种病害的影响而强度下降较快，而在室内等侵蚀 误差的大小，如果两次测试结果相差较大，说明该因素对
因素较少的环境下，混凝土的强度则保持较好。（2）混凝土 混凝土实时强度是敏感度，反之，则不敏感。
0 引言
近年来我国土木工程结构得到了蓬勃的发展，然而随 着土木工程结构服役期限的增长，越来越多的安全问题不 断涌现，特别是很多结构尚未达到寿命期就出现严重的损 伤，甚至发生倒坍等灾难性事故。土木工程结构发生破坏 的根本原因是结构的承载力不敌结构上的荷载效应。结构 的承载力在结构建成之初是远大于结构上的荷载效应的， 但随着结构的使用，结构承载力会不断下降，其主要原因 在于结构材料强度的下降[1]。目前我国大部分的土木工程 结构均为混凝土结构，因此准确获得服役中混凝土材料的 真实强度，即实时强度，对于确保土木工程结构的安全使 用有着重要的作用。
3 敏感性分析实例
重要参数，也是决定混凝土强度的关键因素。对于使用期 3.1 龄期
间的混凝土强度，水胶比同样具有显著的影响。（4）气候条
分析混凝土龄期因素对混凝土强度的敏感性所用数
件。气候条件主要是考虑混凝土的冻融循环次数。每年的 据来源于文献[4-6]，将数据分成两组，一组为网络训练集，
温度正负变化可以间接算出混凝土可能的冻融循环次数， 包含 48 组样本；另一组为测试集，包含 5 组样本。建立两
2 混凝土实时强度影响因素敏感性分析方法
混凝土强度敏感性分析是指当影响混凝土强度的因 素发生变化时，对混凝土强度影响程度的一种不确定分析 技术。它的实质是通过逐一改变影响混凝土强度的因素数 值的方法来解释混凝土强度受这些因素变动影响大小的 规律。本研究采用人工神经网络的方法进行混凝土实时强 度影响因素的敏感性分析，具体步骤如下：
表 1 剔除龄期前 5 组测试样本和测试结果
样本 编号
1 2 3 4 5
粉煤灰 （/ kg/m3）
260 0 134 134 193
矿渣 （/ kg/m3）
0 160 0 0 0
水泥 （/ kg/m3）
200 300 401 401 342
水胶比
0.33 0.33 0.31 0.31 0.31
龄期 /d 28 28 60 90 180
愈小，碱度愈低，所处环境愈是干燥，碳化速度愈快，强度 层神经元数，经过试算分别确定为 12 和 11。
损失也愈大。通过以上对混凝土强度影响因素的分析可以
经过网络训练之后，将测试样本输入到经过训练的网
看出：影响混凝土强度的因素众多，而且各种因素对混凝 络中，剔除龄期前后的网络测试样本及测试结果分别如
土强度的影响程度不同。因此分析各影响因素的影响程 表1 和表 2 所示。
本研究采用人工神经网络方法进行混凝土实时强度
收稿日期：2014-05-25 基金项目：国家自然科学基金资助（51008148）；辽宁省教育厅年杰出青年学者成长计划资助（LJQ2013037）
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影响因素的敏感性分析。人工神经网络是近年来广泛使用 度，即各影响因素对混凝土强度预测的敏感性，是十分必
结成具有强度的整体的一种材料。一般情况下，胶凝材料 度。为了保证混凝土龄期对混凝土强度敏感性分析准确性，
用量的比例越高，混凝土的强度越大。（6）混凝土碳化。混 在剔除混凝土龄期前后进行混凝土强度预测时，除了龄期
凝土碳化本身并不会对混凝土产生破坏，然而，由于混凝 变量外，其他的网络输入变量保持不变，神经网络输入的
土碳化导致混凝土的碱性降低，致使钢筋表面的保护膜（致 各种参数，除了隐层神经元数需试算获得以外，其他参数
密氧化膜）遭到破坏而无法保护钢筋，导致钢筋长期暴露 都取相同的值，即学习速率取为 0.05，目标误差为 0.02，迭
在混凝土中，钢筋锈蚀，混凝土强度降低。混凝土的密实度 代次数取为 10 000 次。剔除龄期因素前后，神经网络的隐
由于冻融循环会严重影响混凝土的强度，因此冻融循环次 个神经网络模型（本研究所有网络均采用 BP 神经网络模
数越多，混凝土强度下降越剧烈。（5）胶凝材料用量。胶凝 型），其输入变量分别为包含及不包含混凝土龄期因素的混
材料是指在一定条件下，通过自身的变化而把其他材料胶 凝土实时强度的各影响因素，输出变量为混凝土的实时强
强度值 /MPa 58.7 77.0 71.0 82.7 93.8
剔除龄期前
预测值 /MPa
绝对误差 /MPa
57.3
1.4
81.9
4.9
74.1
3.1
85.9
3.2
92.3
1.5
Βιβλιοθήκη Baidu
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表 2 剔除龄期后 5 组测试样本和测试结果
剔除龄期后
样本 粉煤灰 矿渣 水泥
强度值
水胶比
预测值 绝对误差
编号 （/ kg/m3）（/ kg/m3）（/ kg/m3）
目前确定混凝土实时强度主要依靠回弹法、超声法等 非破损检测方法及人工神经网络、遗传算法等预测方法。 对于比较大规模的结构，测点较多时候，非破损检测方法 存在工作量大，耗时耗力等不利之处。人工神经网络等预 测方法具有方便、简单、快速等优势而得到广泛认可[2-3]，但 各类预测方法在使用过程中均需考虑混凝土实时强度的 不同影响因素的影响程度，即各影响因素的敏感性。混凝 土实时强度的影响因素有很多，主要包括：结构所处环境 类 别 ，龄 期 ，水 胶 比 ，胶 凝 材 料 用 量 ，碳 化 程 度 ，气 候 条 件 等。准确获得各影响因素的敏感性，即对混凝土实时强度 的影响程度，对有效预测混凝土实时强度、防止混凝土长 期强度的退化都有重要的现实意义。
影响混凝土实时强度的各类因素进行分析，确定敏感性因素。其次，针对龄期敏感性因素，建立两个神经网络，一个神经网络的输入
变量包含龄期，另一个不包含龄期，将训练好的两个神经网络用同组数据进行测试，比较两组测试结果，以此来确定龄期因素对混凝
土强度的敏感性。采用上述方法分别对环境类别、水灰比、胶凝材料用量等因素进行敏感性分析。最后，通过比较确定混凝土龄期、环
的一种数学处理方法。它在物理机制上模拟人脑信息处理 要的。
机 制 的 信 息 系 统 ，不 但 具 有 处 理 数 值 数 据 的 一 般 计 算 能 力，而且还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。目前， 在人工神经网络的实际应用中，大部分是神经网络模型是 采用 BP 网络（采用 BP 训练算法的人工神经网络即 BP 神 经网络）。BP 算法即误差反传训练算法，适合于多层神经 网络的一种训练，它是建立在梯度下降法的基础上的。应 用 BP 神经网络时，将影响混凝土实时强度的因素作为网 络输入，混凝土实时强度作为网络输出，利用收集到公开 文献中的混凝土强度实测数据及本单位试验室数据训练 并测试网络。分别剔除网络输入中的各混凝土影响因素来 建立不同的神经网络，根据测试精度的变化来判别该混凝 土影响因素的敏感性。
境类别、水灰比为影响混凝土实时强度的敏感性因素。
关键词： 混凝土；实时强度；人工神经网络；敏感性分析；预测
中图分类号： TU528.01
文献标志码： A
文章编号： 1002-3550（2014）11-0015-04
Ｓｅｎｓｉｔ ｉｖｉｔ ｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｆａｃｔ ｏｒｓ ｔ ｏ ｃｏｎｃｒｅｔ ｅ ｒｅａｌ－ｔ ｉｍ ｅ ｓｔ ｒｅｎｇｔ ｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｒｔ ｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔ ｗ ｏｒｋ
龄期。通常混凝土的强度理论上会随着龄期的增长而不断
（4）重复上述（2）、（3）步，对每个因素均进行敏感性分
提高，开始增长较快，后期较慢以至停止，实际上混凝土的 析，从而获得影响混凝土实时强度的敏感因素。
强度达到最大值后会随着龄期慢慢下降，具体下降规律还 有待研究。（3）水胶比。通常水胶比是计算混凝土配合比的
杨晓明，吴天宇，时 丹
（辽宁工程技术大学 建筑工程学院，辽宁 阜新 123000）
摘 要： 准确地预测出混凝土材料在使用过程的实时强度对于正确评估结构安全性有着重要的意义。影响混凝土材料实时强度
的主要因素包括龄期、环境类别、水灰比、胶凝材料用量等等。采用人工神经网络进行混凝土实时强度影响因素敏感性分析。首先，对
（1）确定要分析的混凝土强度影响因素，如结构所处 环境类别、混凝土龄期、水胶比、胶凝材料用量等，并收集 强度影响因素的相关试验数据。
（2）选定某个影响混凝土强度的因素作为不确定因 素，建立两个神经网络模型，分别以包含该不确定因素的 所有因素作为神经网络的输入变量及以剔除该不确定因
混凝土材料经过一段时间的使用，影响其强度的主要 素的其他因素作为输入变量，利用收集到的试验数据进行
２０１４ 年 第 １１ 期（ 总 第 ３０１ 期） Number 11 in 2014（Total No.301）
doi：10.3969/j.issn.1002-3550.2014.11.004
混
凝
土
Concrete
理论研究 THEORETICAL RESEARCH
基于人工神经网络的混凝土实时强度 影响因素敏感性分析
YANG Xiaoming，WU Tianyu，SHI Dan （College of Civil Engineering and Architecture，Liaoning Technical University，Fuxin 123000，China）
Ａｂｓｔ ｒａｃｔ ： It is significant for correct condition assessment of concrete structure to accurately predict the real-time strength of concrete during its service life.A lot of factors，such as age，environment type，water cement ratio，amount of cementitious material and so on，affect the real-time strength of concrete.The artificial neural network （ANN）was used to carry out the sensitivity analysis of influence factors to concrete real-time strength.First，all kinds of influence factors to concrete real-time strength were analyzed and the possible sensitive factors were obtained.Second，two ANNs with and without age as one of input variables were built，trained and tested.The sensitivity of age to concrete real-time strength was found according to the change of test results of two ANNs.The sensitivities of other factors were obtained using the above method.Finally，it was found that the age，environment type and water cement ratio were sensitivity factors to concrete real-time strength. Ｋｅｙ ｗ ｏｒｄｓ： concrete；real-time strength；artificial neural network；sensitivity analysis；prediction
/MPa
/MPa /MPa
1 260
0
200 0.33 58.7 70.0 11.3
2
0
160 300 0.33 77.0 84.8 7.8
因素有：（1）结构所处环境类别。混凝土材料所处的环境对 训练及测试。
混凝土的强度影响非常显著。在海岸等恶劣环境下混凝土
（3）敏感性判定。对比两次测试结果与真实值的相对
会受到多种病害的影响而强度下降较快，而在室内等侵蚀 误差的大小，如果两次测试结果相差较大，说明该因素对
因素较少的环境下，混凝土的强度则保持较好。（2）混凝土 混凝土实时强度是敏感度，反之，则不敏感。
0 引言
近年来我国土木工程结构得到了蓬勃的发展，然而随 着土木工程结构服役期限的增长，越来越多的安全问题不 断涌现，特别是很多结构尚未达到寿命期就出现严重的损 伤，甚至发生倒坍等灾难性事故。土木工程结构发生破坏 的根本原因是结构的承载力不敌结构上的荷载效应。结构 的承载力在结构建成之初是远大于结构上的荷载效应的， 但随着结构的使用，结构承载力会不断下降，其主要原因 在于结构材料强度的下降[1]。目前我国大部分的土木工程 结构均为混凝土结构，因此准确获得服役中混凝土材料的 真实强度，即实时强度，对于确保土木工程结构的安全使 用有着重要的作用。
3 敏感性分析实例
重要参数，也是决定混凝土强度的关键因素。对于使用期 3.1 龄期
间的混凝土强度，水胶比同样具有显著的影响。（4）气候条
分析混凝土龄期因素对混凝土强度的敏感性所用数
件。气候条件主要是考虑混凝土的冻融循环次数。每年的 据来源于文献[4-6]，将数据分成两组，一组为网络训练集，
温度正负变化可以间接算出混凝土可能的冻融循环次数， 包含 48 组样本；另一组为测试集，包含 5 组样本。建立两