人工神经网络在建筑工程中的应用_刘松林

0引言

人工神经网络(ANN)是近年来发展起来的一门学科,它模拟人脑的工作方式,由大量的基本单元经过复杂的互相连接而成的一种高度复杂、非线性、并行处理的信息处理系统，具有很好的曲线拟合能力、优化能力和模式分类能力，在建筑工程造价、建筑结构、建筑管理、建筑施工等方面具有广阔的应用前景。

1BP人工神经网络

在各种人工神经网络模型中，在建筑领域中目前最常用的前馈反向传播神经网络，它由单向传播的多层映射网络组成，网络除了输入输出结点层外，还有一层或多层的隐含结点层。理论上三层BP神经网络可以近似任意的连续非线性函数，其中输入层与隐层间，隐层与输出层间均采用log-sigmoid型(即对数s型)函数作为传递函数。BP神经网络的三层神经网络结构图如图1所示：

BP网络学习由四个过程组成，即:

（1）输入模式由输入层经中间层向输出层的“模式顺传播”过程;

图1BP三层神经网络结构图

（2）网络的希望输出与网络实际输出之差的误差信号由输出层经中间层向输入层逐层修正连接权的“误差逆传播”过程;

（3）由“模式顺传播”与“误差逆传播”的反复交替进行的网络“记忆训练”过程;

（4）网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的“学习收敛”过程。

简而言之，BP算法的基本思想，是根据网络实际输出与期望输出的误差，从输出层开始反过来调整网络的权值，最终使输出的均方误差最小。

2人工神经网络在建筑工程造价中的应用

我们对建筑工程中影响工程造价的各种因素进行评定打分，最后选择了10个因素：基础类型、建筑高度、层高、主体结构类型、建筑面积、墙体类型、内外墙作法、门窗类别、工程造价年综合指数、施工企业资质等级，其中后两个因素分别是考虑到估算的时间因素差别、施工单位的施工水平和管理水平，暂时以造价指数和资质等级来评定。在此情况下，以上10个特征作为网络训练的样本值输入，并且以单方造价、砼用量和钢筋用量3个因素作为样本的输出，利用BP人工神经网络进行训练，最后得到了较为满意的效果。说明了人工神经网络在建筑工程造价中应用的可行性。

3人工神经网络在建筑结构中的应用

建筑物在长期使用中产生的裂缝、破损或者建筑物经过震动、地震后的破损情况，都是影响建筑安全的重要因素。如何有效地诊断故障和对破损情况进行评估，一直是有关专家、学者关注的焦点。

建筑结构如梁、板、大型刚架结构等，由于适用损伤识别问题属于力学“反”问题，通常在传统弹性力学理论基础上建立系统数学模型求解，但对于系统为高度非线性的复杂情况，依靠力学数学模型求解方法实现损伤辨识有很大的难度。利用BP 人工神经网络方法可以解决这个问题。

4人工神经网络在建筑管理中的应用

建筑企业安全管理状况的识别问题实际上是一系列独立变量的分类问题，传统的分类方法在解决这些问题上有很大的局限性，因为企业安全管理状况的好坏与评价指标之间的关系是非线性的，评价指标变量之间也是高度相关的。作为研究复杂性的有力工具，神经网络技术在模式识别、系统辨识、信号处理、自动控制、组合优化、预测预估、故障诊断、医学与经济学等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出良好的智能特性和潜在的应用前景，这是许多传统方法所无法比拟的。因此，可以采用神经网络对建筑企业安全从政策要素、规划要素、组织要素、执行要素、控制要素和文化要素方

（下转第78页）

人工神经网络在建筑工程中的应用

刘松林

（南阳市建设工程质量监督检验站，河南南阳473000）

摘要：通过分析建筑工程造价、建筑结构、建筑管理等方面案例的影响因素，结合人工神经网络具有较强的学习能力的特点，进行了对样本的训练，得到较好的权重系数，进而对未来情况进行较好的预测，体现了人工神经网络在建筑工程中应用的广泛性和准确性。

关键词：人工神经网络；建筑工程；应用分析

doi:10.3969/j.issn.1006-

8554.2011.12.043

图1模板台车结构

（3）模板台车阔面模板制作：首先按照模板台车外形尺寸采用型钢（如10号槽钢）制作钢骨架、侧模、顶拱模肋骨，在钢骨架底面沿台车方向用20号槽钢焊装加力横梁。加力横梁数量及布置位置视底面受力情况及顶模油缸、侧模油缸焊装位置而定，油缸顶推轻松、收放自如、载荷均布。骨架上面铺装拼焊整块钢板形成阔面模板，阔面模板的面板材料采用厚度=4mm的Q235普钢钢板拼焊，并按要求设置凑合节（顶拱模与两侧模间为铰接，且可以铰为轴心转动一定角度，便于立模、拆模）。在面板骨架加力横梁与模板台车行走钢桁架加力横梁之间焊装顶模油缸及侧模油缸，油缸活塞行程须满足衬砌厚度及不同截面调整要求。金平电站导流洞洞室模板台车设计长度为12m。2.4模板台车运行要点

注意检查台车两端封堵密实度，确保端模能承受浇筑振捣应力，并注意混凝土入仓顺序，掌握外表面附着式平板振捣器振捣时间参数，尤其是顶拱处的浇筑，既要振捣密实不留空隙、不缺料、不露筋，又要控制好振捣时间不使骨料离析（插入式振捣器仓内配合振捣）。

（1）水平直线段立模。模板台车衬砌直线运行，较容易控制衬砌质量。移动仓位、端模封堵、浇筑等速度均较快，浇筑质量易把握。

（2）平面转弯段立模。洞室转弯曲率半径较大，一般既是控制油缸活塞顶推行程大小，在侧墙模板的弹性变形范围内，使侧墙模板自然弯曲成一弧线来实现平面转弯段立模。平面转弯段立模难点：控制活塞行程，明确活塞杆受力状态（受拉力或是受压力），确保侧墙模板弹性变形弧线的曲率半径与洞室转弯曲率半径重合。

（3）调整段立模。调整段立模既是指两不同截面洞室段间的渐变段立模。同上，渐变段的立模亦是利用均匀分布在顶模和侧模加力横梁上的油缸的拉力和推力来实现前后两城门洞截面尺寸的微小差异，从而实现两不同截面洞室段间平顺圆滑过渡。渐变段立模难点：控制好台车前后两城门洞的截面尺寸，注意中间油缸受力均匀，确保平顺过渡，端模封堵时注重工艺，防止浇筑时漏浆，防止产生错台、麻面、漏筋等缺陷。

2.5衬砌外观质量特点

由于阔面模板长度、面积较大，容易实现弧线微调，对于洞室的转弯段、不同截面洞室段的渐变段可实现圆滑过渡，实现阔面模板流水作业连续浇筑，功效高，经济效益好，洞室衬砌外表面整体性强，光滑、平顺、自然，且不易产生外观质量缺陷。避免了采用标准钢模板拼装模板浇筑时，因每块模板面积小，混凝土表面出现密集缝迹而影响外观质量。

3结语

洞室模板台车砼衬砌改用阔面模板施工技术,使得洞室内表面混凝土外观质量大为改观，过渡仓位之间自然光滑平顺，无缝迹，整体性强，成为了混凝土外观质量的一大亮点。同时，钢板拼装阔面模板，接缝平整强度高，坚固耐用，使用周期较长，可进行流水作业，与小块钢模板相比，具有更好的经济效益，可大范围推广应用。

作者简介：

齐远志（1960-），男，湖北南漳人，葛洲坝集团第二工程有限公司金平项目部工程师，从事水利水电工程施工。

李律（1989-），男，湖北武汉人，葛洲坝集团第二工程有限公司金平项目部技术员，从事水利水电工程施工

。

（上接第76页）

面的管理状况进行评价。通过对一些企业的走访调查，选定一些企业反馈的评分信息作为训练样本，从而建立评价模型，能准确地评价出待评价企业的安全管理状况。

5结语

综上所述，人工神经网络理论与技术在建筑工程领域的应用是相当广泛的。神经网络由于其具有较强的学习能力，通过对以往案例的学习得到较好的权重系数，进而对未来情况进较好的预测，所以也得到了很好的应用，对从事建筑工程工作的专家和技术人员具有一定的指导作用。参考文献：

[1]吴金志，等.人工神经网络在建筑结构中的应用研究[J].工

程建设与设计，2005,（5）.

[2]饶文碧，等.结构损伤神经网络辨识系统的实现[J].武汉理

工大学学报，2002,（1）.

[3]傅鸿源,杨毅.BP神经网络在建筑工程估算中应用分析[J].

重庆大学学报，2008,（9）

[4]孟静，等.基于神经网络的混凝土建筑物使用性能评估[J].

水电能源科学，2008,（12）.

[5]吕景刚，等.基于GA—BP神经网络的建筑安全评价[J].计算

机系统应用，2011，（6）.

工程测量在房屋建筑施工中的应用

工程测量在房屋建筑施工中的应用 发表时间：2018-11-09T10:42:35.577Z 来源：《防护工程》2018年第18期作者：朱洪[导读] 我们的日常工作、生活均离不开一个特殊的场所那就是房屋。所以房屋建筑（包括工业建筑与民用建筑） 朱洪 身份证号码：51370119850103XXXX 四川巴中 摘要：我们的日常工作、生活均离不开一个特殊的场所那就是房屋。所以房屋建筑（包括工业建筑与民用建筑）与老百姓生存息息相关，在整个国民经济中占有重要地位。而房屋建筑工程整体施工质量会直接影响到人们居住的舒适性和安全性，且关系到社会的稳定和谐发展。在这种情况下，就需要在房屋建筑施工中科学应用工程测量（基本内容为施工放样），保证房屋建筑施工质量。 关键词：工程测量；房屋建筑；施工；应用 在房屋建筑施工中，工程测量发挥着十分重要的作用，直接影响使用功能和美观，甚至影响使用安全。工程测量在施工中虽不复杂但也不简单，是一项系统性比较强的工作。目前，我国数字化、自动化测量技术日趋成熟，且得到了广泛运用。工程测量内外业作业的一体化，数据获取及其处理的自动化，测量过程控制和系统行为的智能化，测量成果和产品的数字化也随之不断提升，人机对话越来越简单，精确度也越来越高，对建筑施工的影响也越来越大。人们生活水平的提升，对建筑工程施工质量也提出了更高的要求，使用价值得到满足之外，还需要将舒适、安全、美观等方面的要求充分纳入考虑范围。因此，就需要对工程施工质量严格控制。而工程测量对于工程质量的控制，具有较大意义。 1 工程测量在施工前期的应用 施工测量的目的是把设计图纸上的建(构)筑物的平面位置和高程，按设计和施工的要求放样(测设)到相应的空间地点，作为施工的依据，并在施工过程中进行一系列的测量工作，以指导和衔接各施工阶段和工种间的施工。 1.1图纸校对 工程施工前期，测量工作人员需要对设计单位的建设意图进行充分了解，对图纸标注进行有效核对。主要测量对象有建筑物轴线平面位置、建筑立面纵向标高等，避免有错标漏注出现。其次，要对总平面图的平面位置与标高仔细检查，避免有矛盾问题出现。 1.2交接桩工作 工程施工之前，需要规划部门将工程的城市控制坐标提供给施工单位相关人员或者是规划部门直接将建筑物进行定位放线。在桩位交接过程中，需要对点位完好性严格检查，且保证其符合交桩要求。测量放样负责人应逐一将标注数据与记录结果对比，验证标注数据和所放样点位无误。 1.3控制点的复测 在这个过程中，需要精确复测设计单位提供的所有控制点，确保点位的精度要求符合施工标准和相关规范。在复核工作开展之前，需要将测量仪器进行检定，其检定合格报告提供给测量监理员。完成复测工作之后，还需要将复测成果报告提交给测量监理人员。在复测成果报告中，一般需要包括导线测量成果、平面控制网测量以及高程控制点测量等三个方面的内容。在导线测量中，主要是对导线边和角度进行测量和计算，然后对比设计图纸反算结果，严格控制两者之间的角度差值。在平面控制网测量中，主要是测量控制网的边长和角度，然后对比设计图纸的反算结果。在高程控制点测量中，则主要是测量各个控制点的高程，之后对比设计图纸的反算结果，严格控制两者之间的误差。 2 工程测量在建筑施工过程中的应用 在工程测量实践中，需要将建筑施工现场的实际情况充分纳入考虑范围，科学调整测量内容和方案。房屋建筑施工过程中，只有将工程测量任务顺利完成，工程整体施工质量方可以得到保证。 2.1 基础施工阶段 在房屋建筑工程中，非常关键的阶段即为基础施工，其会对建筑物后续施工质量造成直接的影响。因此，在基础施工阶段内，相关的测量人员需要紧密结合设计图纸，测量放样施工现场场地，结合测量放线结果，合理确定控制桩的位置而定出轴线，为下一步施工提供基准，以便促进后期施工的顺利开展。这一步工作非常重要，测量精度要求非常高，关系整个工程质量的成败。工程测量工作还需要贯穿于土方挖掘作业中，紧密结合设计图纸内容，开挖的土方如果位于底板、承台、底梁等位置，需要避免对工作面位置以下土层造成扰动。同时，要通过科学测量工作的开展，严格控制土方开挖位置及挖掘深度，避免有超挖、乱挖等问题出现。 2.2 主体结构施工阶段 主体结构施工会直接影响到房屋建筑施工的整体质量，因此就需要做好本阶段的工程测量工作，具体是对轴线向上引测、线条平整度有效控制，对建筑物墙柱平面放线科学控制，对建筑垂直度、主体标高等严格控制。要紧密结合设计图纸要求，严格控制标高，促使标高准确度符合相关规范要求。轴线的投测，主要通过在建筑楼层平面的四角留设观察口放置接收靶，通过激光铅垂仪由底层事先做好的控制点进行引测。通过发射望远镜调焦，使激光束汇聚成红色耀目光斑，投射到接受靶上。投测的过程中除了使仪器水中泡居中外，还要旋转仪器使红色光斑在接受靶上形成光团，移动接受靶，使靶心与红色光团重合，固定接受靶，并在预留孔四周作出标记，此时，靶心位置即为轴线控制点在该楼面上的投测点。轴线的细部划分，通过我们的钢卷尺进行，注意平差，减小误差。同时控制点以上的各楼层测设，均应以底层控制点进行，防止测设的累积误差出现。标高是建筑物竖向定位的依据。标高的测量常使用水准仪进行。垂直度、平整度及标高控制也是主体放线工作的重中之重，如果其偏差过大，不仅不满足规范要求的允许偏差可能出现破坏返工外，允许范围内的偏差必须通过装饰阶段的剃打、切割、抹灰等措施来修补。带来的经济损失较大，还会埋下安全隐患：抹灰的厚度过大，应多遍成活且容易造成墙面空鼓、裂纹，从引发外墙渗漏等质量通病，更严重的情况抹灰层脱落，导致高空坠物的危险。 2.3 装修施工阶段 工程测量工作在装修施工阶段内也发挥着十分重要的作用，是人们直接能够感知的外观质量。在这个阶段内，主要是对主体建筑的一个隐蔽，同时也是主体施工时存在的质量问题进行弥补，促使工程项目质量得到保证。其中，楼地面、内外墙、构件阴阳角的垂直度测量、平整度测量等都属于装修施工阶段内工程测量的内容。

人工神经网络原理及实际应用

人工神经网络原理及实际应用 摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。 关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示： 从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；

轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络的发展及应用 西安邮电学院电信系樊宏西北电力设计院王勇日期：2005 1-21 1 人工神经网络的发展 1．1 人工神经网络基本理论 1．1．1 神经生物学基础生物神经系统可以简略地认为是以神经元为信号的处理单元，通过广泛的突触联系形成的信息处理集团，其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞，即神经元(neuron) 。 (1)神经元具有信号的输人、整合、输出三种主要功能作用行为，结构如图1 所示： (2)突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站，它构成各神经元之间广泛的联接。 (3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物，其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1．1．2 建模方法神经元的数量早在胎儿时期就已固定，后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系，这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法：①神经生物学模型方法，即根据微观神经生物学知识的积累，把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚，在此基础上建立脑功能模型；②神 经计算模型方法，即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性，然后冉与真实对象作比较（仿真处理方法）。1．1．3 概

念人工神经网络用物理町实现系统采模仿人脑神经系统的结构和功能，是一门新兴的前沿交义学科，其概念以T．Kohonen．Pr 的论述 最具代表性：人工神经网络就是由简单的处理单元（通常为适应性神经元，模型见图2）组成的并行互联网络，它的组织能够模拟生物神 经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1．2 人工神经网络的发展 人工神经网络的研究始于40 年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的较为曲折的道路。1943 年，心理学家W．S．Mcculloch 和数理逻辑学家W．Pitts 提出了M—P 模型， 这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。1949 年，心理学家D. O. Hebb提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。1957 年，计算机科学家Rosenblatt 提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络。1969 年，美国著名人工智能学者M．Minsky 和S．Papert 编写了影响很大的Perceptron 一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知能也不过如此，在这之后近10 年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。美国生物物理学家J．J．Hopfield 于1982年、1984 年在美国科学院院刊发表的两篇文章，有力地推动了神经网络的研究，引起了研究神经网络的

房屋建筑工程中BIM管理理念的应用

房屋建筑工程中BIM管理理念的应用 随着科学技术的不断发展，工程建筑中已经广泛引进了各项先进技术，BIM 管理理念的应用能够有效提升建筑工程水平。本文简要阐述了BIM管理理念在房屋建筑工程中的作用，并分析了其在工程建筑中的一系列应用，希望能够利用信息化的模型建设，提升房屋建筑工程的质量。 标签：房屋建筑工程；BIM管理理念；质量控制 引言：现阶段我国经济处于持续发展的状态中，房屋建筑工程不断扩大建设规模，工程建筑中各类新兴先进技术层出不穷。BIM科学技术可以完善设计不严谨、管理技术落后等问题，促进工程取得理想的建设成果。因此，有必要对BIM管理理念在房屋建筑工程中的应用展开探讨。 一.BIM管理理念在房屋建筑工程中的作用分析 BIM-为建筑信息模型，其核心在于信息在各个项目参与方之间的传递。BIM 技术是一种结合了建筑工程专业技术的信息化模型，在建筑工程管理中发挥着重要作用，可将工程项目中不同阶段的信息数据整合，实现项目策划、运行维护之间的信息资源共享与传递。在应用BIM管理理念的过程中，工程的不同参与方可以通过该技术进行信息的提取与输入，以便在工程建设的过程中能够做出正确决策。在房屋建筑工程的过程中应用BIM技术，可以充分掌握建筑物的内部结构，对其内部的建筑材料、光源进行分析，通过科学的数据分析，进而优化设计方案。BIM理念可被用来作为信息交换与交流的平台，应用BIM技术可以对建筑本身实现修改，提升房屋建设质量。 二.BIM管理理念在房屋建筑工程中的应用分析 （一）工程施工前期BIM理念的应用 在房屋建筑工程施工前期，正确应用BIM管理理念，可以发挥BIM技术的协调性优势，通过BIM的可视性、模拟性技术可以令房屋建筑施工方案更加科学。在进行房屋工程建筑设计时，将会涉及到多个学科领域的专业知识。应用BIM管理理念能够加强人员之间的沟通，通过采用BIM技术可以对现场施工环境进行模拟计算，进而实现对建筑物形状、结构的精准分析，并且可以深入分析周围环境因素可能对建筑造成的影响，运用有效措施来为建筑物提供更加合理的施工环境。鉴于此，设计人员可以将施工图纸通过三维模型来展示，及时发现设计图纸中存在的问题，使其可以得到妥善解决。在建筑设计后期的操作也可以在BIM系统平台上进行，有利于对施工技术进行优化与管理[1]。此外，在工程项目的决策阶段利用BIM技术可降低工作难度，为工作管理人员提供更加全面的信息数据。 （二）BIM理念在项目施工中的应用

人工神经网络题库

人工神经网络 系别：计算机工程系 班级： 1120543 班 学号： 13 号 姓名： 日期：2014年10月23日

人工神经网络 摘要：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。 关键词：神经元；神经网络；人工神经网络；智能； 引言 人工神经网络的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method ）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 一、人工神经网络的基本原理 1-1神经细胞以及人工神经元的组成 神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。简单神经元网络及其简化结构如图2-2所示。 从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。 这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。 图1-1简单神经元网络及其简化结构图 （1）细胞体 （2）树突 （3）轴突 （4）突触

人工神经网络及其应用实例_毕业论文

人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。

离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6

每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、

浅谈BIM技术在房屋建筑工程施工中的应用前景

浅谈BIM技术在房屋建筑工程施工中的应用前景 王谈 15121159 北京交通大学土木建筑工程学院地质资源与地质工程专业 摘要：本文从某建筑施工企业现状出发，就BIM技术目前在房屋建筑施工企业的具体应用进行了总结，提出了BIM技术具有的一些优势和现阶段存在的问题。并就BIM技术在房屋建筑施工中未来的应用前景和方向提出了两点想法：①开发基于企业的定制级BIM方案；②开发基于预算和成本控制的施工企业BIM管理平台。 关键词：BIM 房屋建筑施工具体应用 1 引言 BIM(Building Information Modeling)即建筑信息模型，自2004年国内引入这一概念以来，已成为目前工程建设行业信息化领域的主要议题。其形式直观、工作高效、易操作、实现协同作业、能够贯穿工程建设运营全周期等优势随着BIM实现手段的逐渐完善而开始受到工程建设相关单位的青睐[1]。 目前，各大建设单位、设计院、施工单位已在积极尝试将BIM技术运用于工程实践中。部分大型工程，例如新建沈阳南站项目、新建兰州西站项目运用BIM 手段进行建筑、结构设计，复杂结构体施工模拟，综合管线碰撞等工作取得了非常满意的效果。 然而，在BIM技术的推广中，其暴露出的一些短板，例如外接口导出问题，复杂的结构（如钢筋工程）设计表达困难，族库不丰富，与国内设计，施工规范吻合度较差，不同软件交互性能差等问题，为BIM技术的进一步运用带来了阻力。 本文就现有BIM技术在房屋建筑施工方面的具体应用进行简单阐述，并就目前运用中存在的问题做归纳和分析，最后对其应用前景做出个人预判。 2 BIM技术在房屋建筑施工中的具体应用 BIM技术从理论上来讲应是运用于建筑全生命周期的。从项目的可行性研究开始，经过方案设计、成本预算、进入建筑、结构设计阶段，并在施工阶段指导施工的开展，最终进入运营维护阶段，为运营维护提供足够的信息支持。本文就其中的施工阶段，以房屋建筑施工为例进行分析讨论。将全施工阶段按照时间顺

房屋建筑工程中施工新技术的应用及发展趋势

房屋建筑工程中施工新技术的应用及发展趋势 随着我国城市化进程的不断推进和科学技术的不断发展，越来越多的新技术开始投入使用，使我国的建筑行业获得了更大的成就。新技术的应用不仅能使施工的效率得到提升，还能够使施工的质量和安全得到保障。在文章中，我们将对房屋建筑工程中的新技术的重要性和应用方法进行探索，并对其未来发展趋势进行分析。 标签：房屋建筑工程；施工新技术；应用；重要性；发展趋势 在国民经济发展的带动下，我国的建筑工程得到了快速发展，但是如果建筑行业想要获得更大的发展，就应注重对施工技术的创新和变革，从而实现工程造价的降低和施工质量的提升。由于我国建筑行业是比较传统的行业，粗放式的管理方法和增长模式限制了建筑行业的长远发展。因此，我们应深入对技术创新的重要新进行分析，并且深入探索建筑工程施工新技术的发展现状与未来趋势。 1 施工技术创新的重要性 1.1 技术创新能够提升社会生产力 建筑工程的生产力直接反映出国家经济发展水平和科技发展水平。生产力的提升，不仅为科技创新奠定了良好的经济基础，也直接反映出了建筑行业的发展潜力。施工技术创新与施工生产力提升是相辅相成的，唯有两者的共同进步和提升才能够满足日益增长的社会需求。因此，为了顺应时代发展的步伐，建筑工程施工技术创新迫在眉睫。 1.2 技术创新能够促进经济发展 以计算机、网络技术为代表的科学技术得到了广泛应用和发展，对人们的日常生活和工作起到了重要的作用，也带动了很多行业的改革。科学技术的进步和发展为建筑工程施工技术创新提供了基础条件，在某种意义上也降低了施工技术创新的成本。与其他行业相比，建筑行业是传统型行业，唯有创新才是企业和行业发展的根本，才能够创造更大的经济效益，从而实现建筑行业的发展。 1.3 技术创新能够提升核心竞争力 当前，我国建筑市场竞争日趋激烈，建筑施工企业为了能够在行业中获取长远发展并取得较大经济效益，就必须重新审视发展环境，让自己具有核心竞争力，才能够从众多企业中脱颖而出。技术创新是提升企业核心竞争力的重要环节，能够实现企业的可持续发展，因此技术创新及其在建筑施工中的应用是非常重要的。 2 施工新技术在房屋建筑工程中的应用

人工神经网络应用实例

人工神经网络在蕨类植物生长中的应用 摘要：人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明，人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，可有效的应用于蕨类植物的生长预测。 关键词：人工神经网络；蕨类植物；MATLAB应用 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 二人工神经网络的基本数学模型 神经元是神经网络操作的基本信息处理单位（图1）。神经元模型的三要素为： (1) 突触或联接，一般用，表尔神经元和神经元之间的联接强度，常称之为权值。 (2) 反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。 图1 一个人工神经元（感知器）和一个生物神经元示意图 (3) 一个激活函数用于限制神经元输出（图2），可以是阶梯函数、线性或者是指数形式的

浅谈预应力施工在房屋建筑工程中的应用

浅谈预应力施工在房屋建筑工程中的应用 发表时间：2015-09-01T14:22:01.927Z 来源：《基层建设》2015年1期供稿作者：孔昊泉[导读] 安徽省水利科学研究院部分预应力梁需要在结构内部设后浇孔作为张拉的空间，这是大面积建筑中局部采用预应力时常见的情况。孔昊泉安徽省水利科学研究院 234000 摘要：本文作者根据多年的工作经验，对后张有粘结预应力混凝土梁的施工工艺要点和质量控制措施做了分析。关键词：后张法；有粘结预应力1 工程概况工程屋面层局部大跨度梁采用有粘结预应力混凝土梁结构，共有15 榀预应力梁，其中三层有3 榀预应力梁，四层有7 榀预应力梁，屋面层有5榀预应力梁。预应力梁最大跨度为22m，梁最大截面为600mm×1300mm，本工程预应力钢筋全部采用II 级松弛φj15.24 钢绞线，预应力钢绞线抗拉强度标准值为fptk＝1860Mpa，张拉控制应力σcon＝1302Mpa，单根预应力钢 筋张拉控制应力Ncon＝182.3KN，锚具一律采用I 类锚具，其中张拉端采用夹片锚具，固定端采用挤压锚具。本工程预应力梁混凝土强度等级均为C40。 2 工程特点2.1 本工程为局部采用预应力技术，每层面积很大，但是只有个别梁采用预应力，穿插施工时间长，施工时要与土建施工密切配合。 2.2 部分预应力梁需要在结构内部设后浇孔作为张拉的空间，这是大面积建筑中局部采用预应力时常见的情况，土建施工时需按图纸留设后浇孔（如图一）： 5 预应力施工要点及质量控制 5.1 原材料质量控制：预应力筋是预应力分项工程中最重要的原材料之一，预应力筋进场时，要求厂家提供产品合格证外，还应提供反映预应力筋主要性能的出厂检验报告，两者也可合并提供，但主要项目、内容应基本齐全。材料进场后应根据进场的批次和产品的抽样检验方案确定检验批，进行外观检查并抽样进行复验，确认合格后方能使用。预应力筋用锚具、夹具和连接器应按设计要求采用，其性能应符合现行国家标准《预应力筋用锚具、夹具和连接器》GB/T14370－2000 等规定。进场后应抽样进行外观检查，并进行组装件试验，确认合格后方能使用。 5.2 预应力筋张拉机具设备及仪表应定期维护和校验。张拉设备应配套标定并配套使用。张拉设备的标定期限不应超过半年。当在使用过程中出现反常时或在千斤顶检修后，应重新标定。 5.3 预应力筋下料、制作固定端锚具：预应力筋切割成工程所需长度。

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例 人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 神经网络在2个方面与人脑相似： (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一

种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 6、软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。 二人工神经网络的基本数学模型

珠江技术在房屋建筑工程中的应用

浅析珠江技术在房屋建筑工程中的应用摘要：注浆技术指的是利用压送的办法，把具有一定凝胶时间的浆液注入到松散的土层或者是含水的岩层裂缝当中，当浆液凝结之后，能够将颗粒或者岩层的裂缝稳固所以也称作是注浆加固法。本文就对注浆技术在建筑工程中的应用情况进行了研究，以期望提高楼房的使用功能，延长楼房的使用寿命。 关键词：注浆；技术；工程 abstract: the grouting technique refers to the use of pressure to send way, has certain time slurry into gel loose soil or water cut of strata of crack is, when the slurry after setting, able to crack in the rock solid particles or so is also called the grouting strengthening method. this article is to grouting technology in architectural engineering application, to the desire to enhance the use function of the buildings, and extend the service life of the building. keywords: grouting; technology; engineering 中图分类号：tu74文献标识码：a 文章编号： 注浆技术的工作原理是通过压送技术将具有一定凝胶时间的浆液注入进含水岩层或裂缝松散土层中，使浆液凝结后团结上的颗粒充塞岩层裂缝，最终使土层的水理性质和力学性质都得以改善。这种通过注浆来改变地层状况的方法被称为注浆加固工法。浆液及浆

在房屋建筑工程中预应力混凝土应用的作用及发展

在房屋建筑工程中预应力混凝土应用的作用及发展 发表时间：2018-05-03T15:35:01.630Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第1期作者：周恩飞 [导读] 预应力混凝土应用到房屋建筑中，一方面可以有效缩短施工工期。另一方面对于工程质量也有所提高。 康得新复合材料集团股份有限公司江苏省张家港市 215634 摘要：随着社会经济的逐渐发展，建筑工程早已成为我国基础建设的重要的一部分。而房屋建筑作为建筑工程的重要内容也必将受到社会重视。房屋建筑工程施工过程中，需要根据工程施工的具体需求选择与之相适应的材料与技术，才能最大程度地提高工程质量。预应力混凝土应用到房屋建筑中，一方面可以有效缩短施工工期。另一方面对于工程质量也有所提高。 关键词：房屋建筑；预应力混凝土；应用 引言 随着经济和社会的发展，建筑工程项目的数量和规模都呈现不断增长的趋势，与此同时人们对房屋建筑的质量也提出了更高标准的要求，因此作为当前房屋建筑结构主要材料的钢筋混凝土就成为质量控制的重点。作为混凝土来说，其自身的优缺点比较明显，一方面其抗压强度很大，另一方面抗拉强度不高，抗裂性较差，因此在建筑工程中都是使用抗拉性能好的钢筋与之配合使用，但即便如此，混凝土构件的开裂也很难避免，在这样的背景下预应力混凝土技术应运而生。预应力混凝土技术被证明是抵抗混凝土拉应力的有效措施，其在现代房屋建筑施工中正发挥着越来越大的作用，对提高房屋建筑的质量具有十分重要的意义。 1预应力混凝土应用的作用 1.1有效降低工程成本 通过多个案例考察发现，预应力混凝土的应用以其大开间、大柱网结构而显现经济合理的优势，除此之外预应力混凝土像教育传统钢筋混凝土而言，具有钢筋用量少、造价低等优点。同时有效提高了施工速度，缩短施工工期，节省了部分人力及物力开支。 1.2高质量及高耐久性 有粘结预应力筋的灌浆和无粘结筋都具备良好的防水系统以及密闭性，保证了建筑施工的质量，这使建筑在后期使用时的安全隐患降到最低。 1.3理论新高度 预应力混凝土的理论打破了创痛馋鬼，采用冷加工材料作配筋，保持了有效预应力。到目前为止，预应力混凝土扔保持其技术与经济的优势，在我国房屋建筑方面发挥其顽强的生命力。 2工程概况 框架结构厂房，共三层，平面尺寸长420m，宽130.2米； 二层楼面（标高4.000米）为700mm厚高洁净度与防微振空心承重楼板，华夫筒φ380@600，在主梁及华夫筒间肋梁中采用了无粘结预应力技术； 三层楼面（标高15.000米）为预应力混凝土框架梁板结构，主梁采用了有粘结预应力技术，次梁采用了无粘结应力技术；混凝土强度均为C40； 预应力结构位于标高4.000米的华夫板层和标高15.000米的混凝土框架。结构平面示意图如图1所示。

混凝土施工技术在房屋建筑工程中的应用

混凝土施工技术在房屋建筑工程中的应用 随着我国经济和城市化进程的高速发展，城市人口数量的急剧上涨使建筑企业迎来了新的发展机遇。房屋的建设和安全就成为当今十分受到关注的问题，混凝土作为建筑工程施工过程中主要应用的材料，其质量的好坏直接影响到整个工程质量。 中国 标签：房屋建筑；混凝土；施工技术；原因；质量控制 1.房屋的设计需遵循实际情况 在施工前期的设计过程中需要考虑到建筑房屋的受力情况，根据施工的要求尽量避免使用高强混凝土，为了能够在设计源头对混凝土薄弱部位控制裂缝形成基础，混凝土的强度应在C20～C40 范围内对混凝土进行选择，在进行抗裂计算时需要充分考虑到这些薄弱的部位。为了预防在施工过程中出现裂缝。需在大体积的混凝土施工之前预定好施工阶段的混凝土温度变化及控制温度的指标并对混凝土的温度应力等进行预算。 大体积混凝土工程的模板最好选择钢模板，或钢木混合模板同时根据温度控制的要求采用温度控制方案。钢模板不仅有较高的保温功能，钢模板的使用效果明显优于木模板，但是木模板能够作为保温材料使用。在做混凝土施工前应做好很多方面的准备，预算的方法有很多种，一般可以采用简化的计算方法，通常要先预算温度指标其中较为准确的可以采用有限元法。此外，根据建筑的具体实际情况决定抗温筋的设置尤其是屋面板、阴阳角处以及楼板等部位最好使用小直径、密间距布置。 2.裂缝的治理方法 混凝土结构或构件出现裂缝发生渗漏会引起钢筋锈蚀，影响使用降低耐久性，影响结构承载力，破坏结构整体性，降低构件刚度，有的虽对承载能力无多大影响但时间长久以后同样也会出现上述病害。因此，应根据结构物的结构受力情况使用要求，裂缝的大小及性质区别不同情况及时进行治理。一般常用的治理方法有以下几种： 2.1充填法。 施工时必须及时涂底层结合料。先将槽内碎片清除填充后，待填充料充分硬化，再用砂轮或抛光机将表面磨光，具体做法是当裂缝较宽时可使用水泥砂浆或沥青等材料或使用树脂砂浆材料进行填充方案将沿裂缝混凝土表面凿成V形或U形槽。

《人工神经网络的发展及其应用》

人工神经网络及其应用 摘要：神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍关于人工神经网络的基本包括它的背景，发展，发展前景。 关键词：神经网络，发展，背景。 1 人工神经网络产生的背景 自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。在这些理论基础之上，科学家们认为，可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和认识现象。另一方面，19世纪之前，无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学，还是以牛顿力学为代表的经典物理学，从总体上说，这些经典科学都是线性科学。然而，客观世界是如此的纷繁复杂，非线性情况随处可见，人脑神经系统更是如此。复杂性和非线性是连接在一起的，因此，对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。为了更好地认识客观世界，我们必须对非线性科学进行研究。人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型，就这样应运而生了。所以，人工神经网络的创立不是偶然的，而是20世纪初科学技术充分发展的产物。 2 人工神经网络的发展 人工神经网络的研究始于40年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的远为曲折的道路。 1943年，心理学家W.S.Mcculloch和数理逻辑学家W.Pitts 提出了M—P模型，这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。1949年，心理学家D.O.Hebb提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。1957 年，计算机科学家Rosenblatt 提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络，第一次把神经网络研究付诸工程实现。由于可应用于模式识别，联想记忆等方面，当时有上百家实验室投入此项研究，美国军方甚至认为神经网络工程应当比“原子弹工程”更重要而给予巨额资助，并在声纳信号识别等领域取得一定成绩。1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自适应线性单元，它可用于自适应滤波、预测和模式识别。至此，人工神经网络的研究工作进入了第一个高潮。 1969年，美国著名人工智能学者M.Minsky和S.Papert编写了影响很大的Perceptron一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知机能力也不过如此，他们的分析恰似一瓢冷水，很多学者感到前途渺茫而纷纷改行，原先参与研究的实验室纷纷退出，在这之后近10年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。这期间，芬兰学者T.Kohonen 提出了自组织映射理论，反映了大脑神经细胞的自组织特性、记忆方式以及神经细胞兴奋刺激的规律；美国学者S.A.Grossberg的自适应共振理论（ART ）；日本学者K.Fukushima提出了认知机模型；ShunIchimari则致力于神经网络