基于BP神经网络的CA砂浆性能预测分析

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CA砂浆是板式无碴轨道的关键组成部分,是高速铁路板式无碴轨道的刚性轨道板与混凝土道床之间的调平减振结构层材料。水泥、沥青乳液和砂是CA砂浆的主要组成材料,对CA砂浆的性能起关键作用。在进行CA砂浆配合比设计前对CA砂浆的性能进行准确预测,可以有效地指导CA砂浆的设计。本文基于神经网络方法,预测CA砂浆28天抗压强度性能。结果表明:经过实验数据样本训练的神经网络可以比较满意地预测CA砂浆的28天抗压强度。 CA mortar is a key component of slab ballastless track and is the material of leveling and damping structure between rigid track slab and concrete road bed of high-speed railway slab track. Cement, asphalt emulsion and sand are the main components of CA mortar and play a key role in the performance of CA mortar. The performance prediction of CA mortar before CA mortar mix design can accurately predict the design of CA mortar. Based on the neural network method, this paper predicts the compressive strength of CA mortar for 28 days. The results show that the neural network trained by the experimental data can predict the 28-day compressive strength of CA mortar more satisfactorily.
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