葛庆雷，郭德胜，陈明芳，张祖军

(1.浙江交工集团 西南分公司，贵州 贵阳 550000；2.湖南联智科技股份有限公司，湖南 长沙 410000；3.长沙理工大学 土木工程学院，湖南 长沙 410000)

0 引言

随着桥梁建设规模的不断增大，上部结构跨径越来越大，下部结构承台体积也随之变大。大体积混凝土在浇筑时，由于水泥水化热现象的存在，混凝土内部温度会在短期内急剧上升，而混凝土材料本身抗拉强度较低，温度冷却后由巨大温差产生的拉应力极易使混凝土出现开裂的情况，因此采取管冷措施对大体积混凝土浇筑时产生的水化热进行降温是十分必要的措施。杨慧[1]等基于Midas Civil软件对大体积混凝土承台水化热温度场进行了仿真模拟，采取多种施工措施达到了对承台混凝土的温度控制；占玉林[2]等通过分析大体积混凝土水化热温度场的分布规律，得到了布置冷却水管后的水化热温度降低效应；宋福春[3]等对考虑管冷的大体积混凝土水化热展开有限元数值计算，并得到了针对工程实际的最优管冷参数；胡健中[4]等结合实测数据分析了混凝土水化热温度峰值的关键影响因素，给出了相关的施工建议。

以上研究多基于实测数据或有限元计算对混凝土水化热的控制展开分析，本文以某大跨双塔斜拉桥为工程背景，首先基于BP神经网络建立了混凝土水化热的温度预测模型，并通过实测数据和有限元分析验证了模型的有效性，其次建立了混凝土水化热管冷参数的数学优化模型，使用改进的遗传算法求得设计变量的最优解，并代入神经网络预测模型验证管冷参数优化后的最终降温效果，可为今后类似的工程提供一定的参考。……