《表6 参数反演分析结果：基于均匀设计及BP神经网络的大体积混凝土热学参数反分析》

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《基于均匀设计及BP神经网络的大体积混凝土热学参数反分析》

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将特征点实测温度值输入网络，输出即为3个热学参数的反演值，见表6。反分析完成后，还需对热学参数反演值进行检验，具体方法是，将反演值输入有限元模型，计算出第2个施工阶段特征点处温度计算值，并与该施工阶段测得的实际温度值进行比较，检验二者的拟合程度，计算温度值与实测温度值拟合曲线如图11～图14所示。由图可知，温度计算值与实测值之间的误差较小，变化规律基本一致，表明基于BP神经网络反演得到的热学参数符合混凝土的实际施工环境，该组反演值真实可靠。