混凝土收缩徐变的神经网络建模与敏感性分析

混凝土收缩徐变的影响因素较复杂，建立预测模型时如果无法确定每个因素的重要性，会导致模型的泛化能力降低。敏感性分析是一种量化影响因素贡献的方法。文中提出了一种BP-EFAST(扩展傅里叶幅度灵敏度检验)的敏感性分析方法，建立全连接BP神经网络收缩徐变预测模型，在评价现有收缩徐变经验预测模型的基础上，采用EFAST方法分析混凝土收缩徐变影响因素的敏感性。结果表明，相较于收缩徐变经验预测模型，BP模型的预测误差更小，预测范围更大；收缩龄期(持荷龄期)、体积表面积比、环境湿度对收缩徐变的敏感性较高，与混凝土收缩徐变机理相符；混凝土收缩的敏感因素有收缩龄期、体积表面积比、养护龄期、水灰比、环境相对湿度、28 d抗压强度，混凝土徐变的敏感因素有持荷龄期、水灰比、水泥含量、体积表面积比、环境相对湿度、28 d抗压强度、28 d弹性模量、加载龄期。