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基于Matlab及ANN模型的高性能混凝土配合比优

化设计的开题报告

1.研究背景：

随着建筑业的发展，混凝土作为一种重要的建筑材料得到了广泛应

用。而混凝土的性能则直接影响到建筑物的质量和使用效果。因此，对

混凝土配合比进行优化设计已成为当前研究热点之一。

以往的混凝土配合比的设计存在一些问题，如只能针对某一种特定

的配合比进行优化，忽略了其他可能的优化方案。同时，传统的设计方

法通常只考虑了少量的参数因素，而现实中混凝土的制作过程涉及到的

因素十分复杂。因此，需要一种全面、高效、定制化的配合比设计方法。

2.研究目的和内容：

本研究旨在基于Matlab和人工神经网络（ANN）模型，提出一种高

性能混凝土配合比优化设计方法，达到以下目的：

（1）提高混凝土的性能：通过优化设计配合比，提高混凝土的强度、

耐久性等性能指标。

（2）提高设计效率：运用Matlab编程，实现快速、高效地搜索配

合比设计方案。

（3）全面考虑因素：基于ANN模型，考虑更多因素对混凝土性能

的影响，提高设计方案的全面性和可靠性。

具体的研究内容包括：

（1）分析混凝土配合比设计的重要参数，建立ANN模型并进行训

练。

（2）借助Matlab编写程序，利用ANN模型及遗传算法等优化算法，

生成混凝土配合比优化方案。

（3）验证混凝土配合比优化方案的可行性及优越性，确定最优化方

案。

（4）对比分析优化方案与传统设计结果，评估优化方案的优越性。

3.研究意义：

本研究将提出一种全新的混凝土配合比优化设计方法，能够更准确

地预测混凝土性能，提高混凝土强度、耐久性等关键性能指标，具有广

泛的应用前景。同时，本研究所采用的Matlab和ANN模型等技术手段，

也将为同类研究提供新的思路和方法，推动混凝土配合比优化设计的研

究进一步发展。