模糊聚类分析技术在水泥强度预测中的应用

模糊聚类分析技术在水泥强度预测中的应用赵金厚，朱尚凑上海大学模糊工程研究室（２０００７２）１引言水泥强度预测问题是典型的多变量、非线性、大时滞问题。其特征在于水泥的理化性能检测值与２８ｄ抗压强度值都是确定的，但两者间并无确定的数量关系，因此写不出它们...     

应用三元线性回归分析方法预报水泥28d强度

对于一个稳定生产的水泥厂家来说，其主要工艺条件，原、燃料状况，在某一较长的时间内，是基本稳定的。在此前提条件下，出厂水泥２８ｄ抗压强度与熟料３ｄ强度、混合材掺量、水泥３ｄ强度之间，具有线性相关关系。应用三元线性回归分析方法，可直接预报水泥２８ｄ强度。...     

水泥28d抗压强度预测浅析

强度是水泥质量的重要指标,是确定出厂水泥标号的重要依据,ＧＢ１７５—９２标准中对水泥各龄期强度及其检验方法作了具体的规定。根据水泥强度标准检验方法,水泥２８ｄ抗压强度必须在水泥胶砂试体养护２８ｄ后才能得出,不能满足实际生产控制的要求。随着大规模工程的...     

基于模糊模式识别的水泥强度预测研究

水泥强度预测的模糊性是由于理化性能检测值的模糊性、检测试样不一致引起的模糊性、检测值与２８ｄ抗压强度值相关的模糊性而引起的。提出了预测水泥强度的模糊模式识别模型。认为预测误差应以某个统计量来评价模型的预测精度，有利于评价规范化。建议采用标准偏差估计模型的误差，并以此评价模型的预测精度。     

水泥28天抗压强度的预测

依据水泥３天抗压强度,用回归分析方法将大量数据进行统计整理、分析处理,掌握质量动态,找出规律,以达到预测水泥２８天抗压强度的目的。     

出厂水泥强度控制

探讨了出厂水泥强度控制的质量目标，应用概率统计原理讨论了出厂水泥强度控制方法，提出了若干出厂水泥强度控制的计算公式，其中包括一个确定出厂水泥２８ｄ抗压强度目标值的新公式，介绍了几点降低出厂水泥强度标准偏差的措施。     

粉煤灰颗粒分布对水泥强度影响的灰色系统研究

采用Ｍａｌｖｅｒｎ激光粒度精确测定粉体的粉体颗粒分布;以灰色系统理论研究粉煤灰颗粒分布对水泥强度的影响,研究表明：粉煤灰粉体性能显著影响粉煤灰不泥的强度;粉煤灰中１０－２０μｍ颗粒的质量分数与水泥强度的关联度最大,无论对７ｄ还是２８ｄ抗压强度有最大的影响。     

新型早强节能水泥的制备与性能

笔者利用天然工业原料，在１１５０℃温度下制备出５２５Ｒ型水泥，其抗压强度１ｄ可达３８ＭＰａ，３ｄ４３．９ＭＰａ，２８ｄ５７．７ＭＰａ。     

对正确评价与控制水泥28d抗压强度的认识和建议

看到《水泥》１９９７年第２期和第１０期先后刊登李广军、彭增光等同志关于用保证系数ｔ还是用变异系数ＣＶ来评价水泥２８ｄ抗压强度的不同意见。下面也就此问题谈一点个人浅见。水泥实物质量的高低,直接影响使用水泥的工程和构件质量的好坏。Ｒ２８是水泥实物质量中最...     

P2O5对阿利特—硫铝酸水泥熟产矿物形成及性能的影响

探讨了Ｐ２Ｏ５对阿特利－硫铝酸盐水泥熟料烧成，矿物形成及水泥性能的影响。结果表明，少量Ｐ２Ｏ５能改善生料的易烧性，降低烧成温度，但影响熟料矿物形成，使水泥３ｄ强度降低而７ｄ，２８ｄ强度增进较大；当Ｐ２Ｏ５大于０．５％，主要矿物Ｃ４Ａ３Ｓ和Ｃ３Ｓ的形成量明显减少，ｆＣａＯ升高，水泥各龄期强度均明显降低，凝结时间延长。     

基于灰色BP神经网络的水泥强度预测模型研究

水泥强度的预测具有多变量、非线性和大时滞特性,因此传统线性回归方法的结果不准确。除此之外,传统的神经网络预测可能对少量样本不够精确。本文建立灰色BP模型,以此来预测水泥的强度。建立一个多因素灰色模型GM(1,N)用于水泥化学成分的样本数据进行预处理,得到新的数据来作为建立预测模型的样本数据,通过BP神经网络建立预测模型。最终通过建立的灰色BP神经网络预测模型来预测28天水泥强度。仿真结果表明:灰色BP预测模型的效果比BP预测的要准确。     

Prediction of cement strength using soft computing techniques

In this paper, it is aimed to propose prediction approaches for the 28-day compressive strength of Portland composite cement (PCC) by using soft computing techniques. Gene expression programming (GEP) and neural networks (NNs) are the soft computing techniques that are used for the prediction of compressive cement strength (CCS). In addition to these methods, stepwise regression analysis is also used to have an idea about the predictive power of the soft computing techniques in comparison to classical statistical approach. The application of the genetic programming (GP) technique GEP to the cement strength prediction is shown for the first time in this paper. The results obtained from the computational tests have shown that GEP is a promising technique for the prediction of cement strength.     

偏高岭土高性能混凝土抗压强度预测研究

以水胶比、用水量、砂率、水泥强度、水泥用量以及偏高岭土、矿粉和粉煤灰用量为输入向量,采用SPSS回归方程分析和基于Levenberg-Marquart算法的BP神经元网络预测模型对偏高岭土高性能混凝土的抗压强度进行了预测研究,并与试验值进行了对比.结果表明:与SPSS回归方程分析预测结果相比,BP神经元网络预测值与实测值线性拟合度高,拟合值为0.997,两者之比的平均值和标准差分别为0.999和0.010,网络预测最大相对误差不超过2.1%,模型预测精度高,结果可靠,为偏高岭土高性能混凝土的抗压强度预测提供了指导依据.     

多元水泥基系统的性能预测及优化设计

以水泥-硅灰-粉煤灰三元净浆系统的抗压强度为例,研究了单纯形-格子设计方法在水泥基复合材料性能预测领域中的应用,并从统计学的角度,采用F检验方法分析了如何得到一个合理的性能预测回归方程,此外,本工作还研究了最优化理论在水泥基复合材料配合比设计领域中的应用,研究结果表明：（1）采用单纯形-格子设计方法得到的三阶回归模型能够很好地预测混合材掺量不大于30%的水泥-硅灰-粉煤灰三元净浆系统中任意配合比点各龄期的抗压强度值;（2）通过对兼有上=下界约束的非线性规划问题的求解,得到了各龄期最优抗压强度所在点的配合比及最优强度值;（3）单纯形-格子设计方法与最优化理论为水泥基复合材料的性能预测以及性能优化的理论研究注入了新的活力。     

人工神经网络在混凝土强度预测中的应用

人工神经网络技术综合考虑了高强度、高性能混凝土强度的各种影响因素,可用于预测混凝土强度。本文选取混凝土配料中7个因素作为输入值,混凝土28d强度作为输出值,建立起混凝土强度预测BP网络模型,进而对混凝土配合比强度实验数据进行分析预测,结果效果良好。表明该方法用于高性能混凝土强度预测方面是可行的。     

用二次回归分析进行水泥熟料强度预测与率值确定

用回归分析方法研究了宁国水泥厂水泥熟料强度与 KH、SM、IM 三率值之间的关系。结果表明:熟料28d 强度与 KH、SM、IM 的线性关系较差,而用二次回归分析可得较为满意的回归方程。本文还对根据二次回归方程确定工艺参数(即熟料的三个率值)的方法进行了讨论。     

一种水泥强度快速测定方法的初探

水泥28 d强度值是确定水泥强度等级和砼质量等级的依据。水泥生产质量控制和砼施工质量控制都要求能快速估测出水泥28 d强度值。经长期摸索,作者发现沸煮后雷氏夹内水泥净浆圆柱体的强度与水泥28 d抗压强度存在良好的相关性,据此建立了相应的快速测定水泥28 d强度值的公式:R28=4.72+0.8928 Rj。该经验公式通过实例应用,证明其预测结果与实际强度值很接近,可以用于水泥生产控制和砼施工质量控制。     

自密实混凝土配合比对其蒸养后强度的影响预测

为了研究配合比对自密实混凝土蒸养后强度的影响及对其进行精确地预测,论文设计了27组自密实混凝土配合比,通过试验的方法测得蒸养制度下的出窑强度和28 d龄期强度,分析了配合比中不同参数对其强度的影响;并利用人工神经网络,建立了自密实混凝土配合比-强度模型.研究结果表明:在一定程度下,提高水泥用量,自密实混凝土强度越大;提高水胶比和砂率,自密实混凝土强度略微降低.基于人工神经网络建立的预测模型,可以在一定范围内准确预测自密实混凝土强度,对自密实混凝土的实际应用与推广有着重要意义.     

有机防冻组分对混凝土液体防冻泵送剂性能的影响

研究了有机防冻组分甲醇(CH3OH)、乙二醇[(CH2OH)2]和三乙醇胺[N(CH2OH)3]对混凝土液体防冻泵送剂性能的影响.结果表明:CH3OH,(CH2OH)2及N(CH2OH)3均可增大硫酸钠(Na2SO4)在-5～5 ℃的饱和溶解度,并且CH3OH和(CH2OH)2的增溶作用大于N(CH2OH)3的.CH3OH和(CH2OH)2,特别是(CH2OH)2降低掺液体防冻泵送剂的水泥净浆初始流动度及经时保留值的程度较N(CH2OH)3的低.CH3OH和(CH2OH)2与水泥的适应性比N(CH2OH)3的好.3种有机防冻组分中,CH3OH和(CH2OH)2,特别是(CH2OH)2的防冻效果优于N(CH2OH)3的,并且N(CH2OH)3还会降低R-7 28[掺防冻泵送剂的受检混凝土在-15 ℃下养护7 d,再移至(20±3) ℃及相对湿度90%以上的标准养护条件下养护28 d的抗压强度,与不掺防冻泵送剂的基准混凝土在标准养护条件下养护28 d的抗压强度之比]和R-7 56(掺防冻泵送剂的受检混凝土在-15 ℃下养护7 d,再移至标准养护条件下养护56d的抗压强度,与不掺防冻泵送剂的基准混凝土在标准养护条件下养护28d的抗压强度之比).因此,虽然N(CH2OH)3是一种有效的有机早强剂,但它并不是一种有效的有机防冻剂.     

掺入废弃混凝土颗粒的水泥复合土力学特性研究

为了研究水泥复合土在建筑垃圾处理中发挥的作用,设计了不同废弃混凝土颗粒掺入比,不同的水泥掺入比,制作了掺入无筛分废弃混凝土颗粒的水泥复合土试件,进行了无侧限抗压强度试验,研究了不同龄期下水泥复合土的无侧限抗压强度变化规律,运用SPSS软件建立了无侧限抗压强度的多元线性回归分析模型.试验结果表明,废弃混凝土颗粒掺量存在适宜区间,适宜区间随着水泥掺量的增加而向数轴右侧移动;加入过低掺量的废弃混凝土颗粒会降低水泥复合土的抗压强度,随着废弃混凝土颗粒掺量增加,废弃混凝土颗粒形成骨架支撑,使抗压强度上升;当掺入废弃混凝土颗粒超过适量值后,抗压强度反而降低;水泥复合土强度后期增长潜力大,在28~60 d龄期区间可维持0.14 MPa/d的高速增长.其研究成果可为水泥土拓展新的应用方向,提供有效解决废弃混凝土堆放问题的新思路和研究数据.