基于极限学习机的钢桥面板腐蚀评估及预测

来源期刊：材料导报2020年第14期

论文作者：陈谦 王朝辉 陈渊召 李振霞 郭滕滕 陈海军

文章页码：14099 - 14104

关键词：道路材料;浇注式导电沥青混凝土;钢桥面板腐蚀;预测模型;极限学习机;

摘    要：浇注式导电沥青混凝土能够实现桥面及时、高效融雪化冰,但其通电工作时易加速钢桥面板腐蚀,对桥梁服役性能和交通运行安全造成影响。为解决上述问题,本工作设计制备了五种浇注式导电沥青混凝土,测试了浇注式导电沥青混凝土通电工作时流经钢板的电流密度,研究了浇注式导电沥青混凝土类型、工作条件和环境因素对钢板腐蚀的影响规律,并建立了基于极限学习机神经网络的钢板腐蚀程度预测模型,为浇注式导电沥青混凝土融雪化冰技术在钢桥面铺装领域的进一步推广应用奠定了坚实的基础。结果表明:不同因素对钢板腐蚀的影响程度排序为:通电次数>温度>湿度>通电时间,且通电次数和温度在0.05水平上对钢板腐蚀的影响较为显著;与传统神经网络预测模型相比,极限学习机预测模型具有更好的准确性和高效性,其平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差分别比前者低了50.48%、45.89%和49.30%。