祝 帆 王大勇 李志强，4* 韩春雷

(1.河北建筑工程学院 土木工程学院，张家口 075000；2.廊坊市阳光建设工程质量检测有限公司 河北省混凝土质量检测技术创新中心，廊坊 065000；3.廊坊市建设工程质量检测中心，廊坊 065000；4.河北土木工程诊断、改造与抗灾重点实验室，张家口 075000)

0 引 言

超声回弹综合法广泛应用于混凝土抗压强度无损检测.规范[1]全国测强曲线是以超声对测法为基础建立的，但在实际工程检测中，常遇到施工管道、楼梯、拐角、障碍物等因素影响，即无法完成超声对测法的检测，只能进行超声角测法的检测.袁广州等[2]研究发现在声距相同时，对测声速小于角测声速；孔旭文等[3]研究认为需要对不同的检测声速数据修正，或换算为对测声速数据.因此，超声角测法试验数据在实际使用时，存在较大误差.

超声回弹综合法测强曲线大多由复合幂函数方程来推算抗压强度.BP神经网络具有良好的非线性映射能力，能够处理复杂的输入—输出关系，在混凝土强度预测领域有更好的发挥与应用前景.

王立军[4]使用BP神经网络建立了超声回弹综合法预测模型，与回归法相比预测精度更高.但BP神经网络预测精度受到初始权值阈值的影响较大，也有人将GA、PSO引入优化BP神经网络.陈庆[5]等建立了超高性能混凝土抗压强度GA-BP预测模型，其预测精度比传统BP神经网络更高；Han[6]建立高炉矿渣混凝土抗压强度的PSO-BP预测模型，经过PSO优化后的网络预测精度更好.

因此，为提高回弹超声……