Resumen

En este estudio, se adopta la tabla de nivel de bits de prueba ortogonal como la forma de codificación del Algoritmo Genético (GA), y se establece un modelo de predicción de red neuronal de Retropropagación (BP) de las propiedades básicas del concreto de agregado de escoria de acero completo (FSSAC), y los datos experimentales se validan con buen acuerdo. Se investigan numéricamente los impactos de varios parámetros, incluyendo la proporción de arena, la proporción agua-cemento, el contenido de arena de escoria de acero, el tamaño de partícula de reemplazo de la arena de escoria de acero, el contenido de escoria de acero gruesa y el tamaño de partícula de reemplazo de la escoria de acero gruesa en la resistencia a la compresión y la tasa de expansión del FSSAC. Los resultados muestran que la resistencia a la compresión del FSSAC disminuye con el aumento de la proporción de arena, la proporción agua-cemento, el contenido de arena de escoria de acero o

• Materias:Elementos finitos Análisis de estabilidad Energía histerética Seguridad en la ingeniería civil Tensión-deformación
• Subjects:Finite elements Stability analysis Hysteretic energy Safety in civil engineering Stress-strain
• Palabras claves:Algoritmo genético; Red neuronal de retropropagación; Concreto de agregado completo de escoria de acero; Resistencia a la compresión; Tasa de expansión; Relación agua-cemento
• Keywords:Genetic algorithm; Back propagation neural network; Full steel slag aggregate concrete; Compressive strength; Expansion rate; Water-cement ratio