基于BP神经网络的再生混凝土抗压强度预测

再生混凝土抗压强度影响因素多、力学性能易劣化,为提高再生混凝土品质,必须对其强度特性进行深入研究。针对常规回归分析方法预测再生混凝土存在的问题,利用非线性映射能力良好的BP神经网络算法进行再生混凝土抗压强度预测。该预测模型以粗骨料吸水率、水灰比和水泥掺入比作为输入层,以再生混凝土28 d抗压强度作为输出层,中间隐含层节点数为10。仿真结果表明,该模型平均相对误差仅为3.04%,线性相关系数大于0.94,该方法具有简单高效的特点。     

基于神经网络的植生型多孔混凝土抗压强度预测模型

分析了影响植生型多孔混凝土抗压强度的主要因素,选取目标孔隙率、水胶比、胶凝材料用量、粗骨料用量、水用量、粗骨料平均粒径、粗骨料比表面积、粗骨料堆积孔隙率及浆骨比作为植生型多孔混凝土抗压强度的影响指标,分别建立了BP多层前馈神经网络预测模型和采用遗传算法优化的BP神经网络预测模型(GA-BP).收集国内外文献中146组植生型多孔混凝土试验数据,以其中116组数据作为训练样本,并采用其余30组数据作为试验样本与BP、GA-BP神经网络模型预测值、线性回归方程抗压强度计算值进行比较分析,结果表明:BP、GA-BP神经网络模型计算精度与离散性更优,且较线性回归方程计算结果更接近于样本试验值,更能够准确地预测多孔混凝土的抗压强度值.     

基于BP神经网络的再生保温混凝土抗压强度预测

通过研究再生粗骨料取代率、水灰比对再生保温混凝土抗压强度的影响,建立了以再生粗骨料取代率、水灰比以及混凝土表观密度为因子的BP神经网络预测模型,旨在通过这三种因子的测量对再生保温混凝土28 d抗压强度进行预测。试验研究表明,当再生粗骨料取代率为50%时,再生保温混凝土抗压强度与混凝土拌合物表观密度近似成线性关系,抗压强度随着水灰比的增大而降低;当取代率为100%时,抗压强度与表观密度为非线性关系,抗压强度随表观密度的增大而增大,随水灰比的增加而增加。建立的三因子BP神经网络模型的预测值与实际值的误差在3%以内,可用于再生保温混凝土的抗压强度预测。     

基于深度学习的再生混凝土抗压强度预测

进行了18件不同配合比的再生混凝土砌块砌体的抗压强度试验,分析了水灰比、再生骨料取代率和粉煤灰掺量对再生混凝土抗压强度的影响规律。建立了基于深度学习神经网络的抗压强度预测模型,以水灰比、再生粗骨料取代率、再生细骨料取代率和粉煤灰掺量为输入变量预测了再生混凝土砌块的抗压强度。结果表明:与传统神经网络模型相比,基于深度学习的预测模型具有高精度、高效率和高泛化能力的优点,可以作为再生混凝土强度计算的一种新方法。     

基于深度学习的再生混凝土抗压强度预测

进行了18组不同配合比的再生混凝土立方体试块的抗压强度试验,分析了水胶比、再生骨料取代率和粉煤灰掺量对再生混凝土抗压强度的影响规律。建立了基于深度学习神经网络的抗压强度预测模型,以水胶比、再生粗骨料取代率、再生细骨料取代率和粉煤灰掺量为输入变量预测再生混凝土试块的抗压强度。结果表明:与传统神经网络模型相比,基于深度学习的预测模型具有高精度、高效率和高泛化能力的优点,可以作为再生混凝土强度计算经验式的一种新方法。     

再生混凝土抗折强度的影响因素及其计算方法

为研究掺入再生粗骨料对混凝土抗折强度的影响,进行了抗折强度试验研究,考虑的参数包括再生粗骨料取代率、基体混凝土水灰比、基体混凝土龄期、再生粗骨料级配、再生混凝土水灰比以及再生混凝土配制方法等,确定了再生混凝土抗折强度的关键影响因素。在总结了现有的再生混凝土抗折强度计算公式基础上,采用本文及已有文献的试验数据对各公式预测精度进行了分析。以此为基础,提出了考虑关键参数影响的再生混凝土抗折强度计算公式。研究结果表明:再生粗骨料取代率与粗骨料级配是再生混凝土抗折强度的主要影响因素,取代率为100%的再生混凝土抗折强度比普通混凝土低3.9%～26.8%,采用不同粗骨料级配的再生混凝土抗折强度相差可达15.5%;再生混凝土抗折强度降低幅度随混凝土水灰比的增大而增大,不同水灰比的再生混凝土抗折强度降低幅度相差可达14.7%,而且再生粗骨料对混凝土抗折强度的影响低于其对抗压强度的影响,导致现有的计算公式不能有效预测再生混凝土抗折强度;基于普通混凝土抗折强度计算公式形式,并考虑混凝土水灰比及再生粗骨料取代率综合影响的再生混凝土抗折强度计算公式具有较高的预测精度,公式预测结果与试验结果比值的均值为0.991,判定系数为0.772。     

再生混凝土抗折强度的影响因素及其计算方法

为研究掺入再生粗骨料对混凝土抗折强度的影响,进行了抗折强度试验研究,考虑的参数包括再生粗骨料取代率、基体混凝土水灰比、基体混凝土龄期、再生粗骨料级配、再生混凝土水灰比以及再生混凝土配制方法等,确定了再生混凝土抗折强度的关键影响因素。在总结了现有的再生混凝土抗折强度计算公式基础上,采用本文及已有文献的试验数据对各公式预测精度进行了分析。以此为基础,提出了考虑关键参数影响的再生混凝土抗折强度计算公式。研究结果表明:再生粗骨料取代率与粗骨料级配是再生混凝土抗折强度的主要影响因素,取代率为100%的再生混凝土抗折强度比普通混凝土低3.9%～26.8%,采用不同粗骨料级配的再生混凝土抗折强度相差可达15.5%;再生混凝土抗折强度降低幅度随混凝土水灰比的增大而增大,不同水灰比的再生混凝土抗折强度降低幅度相差可达14.7%,而且再生粗骨料对混凝土抗折强度的影响低于其对抗压强度的影响,导致现有的计算公式不能有效预测再生混凝土抗折强度;基于普通混凝土抗折强度计算公式形式,并考虑混凝土水灰比及再生粗骨料取代率综合影响的再生混凝土抗折强度计算公式具有较高的预测精度,公式预测结果与试验结果比值的均值为0.991,判定系数为0.772。     

钢筋-中高强度再生混凝土黏结滑移性能梁式试验研究

为研究钢筋与再生混凝土黏结滑移性能,进行了13个梁式试件的钢筋-中高强度再生混凝土黏结性能试验。研究了钢筋外形、锚固长度、混凝土强度、再生骨料取代率对钢筋-再生混凝土黏结滑移性能的影响。结果表明：再生粗骨料混凝土取代率为33%~66%、细骨料为天然砂时,钢筋-再生混凝土黏结强度与普通混凝土接近;再生粗骨料取代率100%、再生细骨料取代率50%以上时,钢筋-再生混凝土黏结性能明显退化;与普通混凝土相比,再生粗骨料混凝土的相对混凝土强度黏结效率系数有所提高;变形钢筋与再生混凝土的黏结强度明显好于光圆钢筋;钢筋与再生混凝土的黏结强度随钢筋相对锚固长度增大而减小;拟合所得的黏结-滑移本构模型,其计算值与试验值吻合良好。     

再生混凝土收缩徐变试验及徐变神经网络预测

试验研究了不同再生粗骨料取代率下再生混凝土的收缩与徐变规律.结果表明：龄期120d时,粗骨料取代率为50%,100%的再生混凝土RAC50,RAC100的收缩总变形值较普通混凝土分别增加17%,59%;徐变持荷90d时,再生混凝土RAC50,RAC100的徐变变形值较普通混凝土分别增加12%,76%.将徐变试验数据与RILEM B3,ACI 209R 92,CEB FIP(90)等徐变预测模型进行对比,并结合试验结果对RILEM B3模型进行了修正.采用BP神经网络方法对再生混凝土徐变进行了预测,考察了再生粗骨料取代率、水灰比等对再生混凝土徐变的影响.     

再生混凝土抗折强度的影响因素及其计算方法

为研究掺入再生粗骨料对混凝土抗折强度的影响，进行了抗折强度试验研究，考虑的参数包括再生粗骨料取代率、基体混凝土水灰比、基体混凝土龄期、再生粗骨料级配、再生混凝土水灰比以及再生混凝土配制方法等，确定了再生混凝土抗折强度的关键影响因素。在总结了现有的再生混凝土抗折强度计算公式基础上，采用本文及已有文献的试验数据对各公式预测精度进行了分析。以此为基础，提出了考虑关键参数影响的再生混凝土抗折强度计算公式。研究结果表明：再生粗骨料取代率与粗骨料级配是再生混凝土抗折强度的主要影响因素，取代率为100%的再生混凝土抗折强度比普通混凝土低3.9%~26.8%，采用不同粗骨料级配的再生混凝土抗折强度相差可达15.5%；再生混凝土抗折强度降低幅度随混凝土水灰比的增大而增大，不同水灰比的再生混凝土抗折强度降低幅度相差可达14.7%，而且再生粗骨料对混凝土抗折强度的影响低于其对抗压强度的影响，导致现有的计算公式不能有效预测再生混凝土抗折强度；基于普通混凝土抗折强度计算公式形式，并考虑混凝土水灰比及再生粗骨料取代率综合影响的再生混凝土抗折强度计算公式具有较高的预测精度，公式预测结果与试验结果比值的均值为0.991，判定系数为0.772。     

基于BP和GA-BP神经网络的混凝土抗压强度预测研究

由于影响混凝土抗压强度的因素众多，且抗压强度与各影响因素之间的关系是一种复杂的非线性问题，采用了机器学习的方法较好地对混凝土抗压强度做出预测，研究采用BP和GA-BP两种神经网络分别对混凝土28 d抗压强度进行预测并进行分析，其中输入层的参数为水泥、炉渣、粉煤灰、水、减水剂、粗骨料和细骨料的用量。结果表明：与BP神经网络式相比，GA-BP神经网络预测值与实测值更为吻合，平均误差率减少了43%，有更好的预测能力。同时研究采用灰色关联算法对输入层进行敏感性分析，表明粗骨料用量的改变对28 d混凝土抗压强度的影响最大，并且在输入层删除敏感性较低的参数后，神经网络的预测效果有进一步提高。研究还通过GA-BP神经网络寻最优值对当混凝土强度达到最大值时，输入层各影响因素的数值进行了预测，为混凝土的抗压强度预测和配合比设计提供了分析方法且该神经网络对试验有较好的导向作用。     

再生粗骨料混凝土弹性模量规律的试验分析

为了研究再生粗骨料对再生混凝土弹性模量的影响规律,本文针对两种不同来源的再生粗骨料,设计了6种不同替代率、3个龄期,且强度等级分别为C30及C40的再生混凝土试件共198个进行了轴心抗压强度试验以及静力受压弹性模量试验,并对弹性模量试验数据运用最小二乘法原理分别进行多项式函数拟合以及高斯函数拟合。结果表明:随着再生粗骨料替代率的增加,再生混凝土轴心抗压强度及其弹性模量整体均呈降低的趋势,各龄期的混凝土强度及弹性模量变化规律基本相似;不同来源的再生粗骨料混凝土强度呈相同变化趋势,且原强度大的再生粗骨料混凝土强度也相对增大;以5次多项式函数模型拟合得出的函数式可用于预测再生粗骨料混凝土的弹性模量。     

干湿再生粗骨料对再生混凝土力学性能的影响

为研究9.5~16 mm粒径范围内的再生粗骨料干燥和潮湿两种状态对再生混凝土的力学性能影响,以干燥状态再生粗骨料作为对比进行干湿两种状态再生粗骨料替代率为0、20%、40%、60%、80%、100%等质量替代天然粗骨料配制6种C30混凝土,对不同状态下的再生混凝土进行抗压和劈裂拉伸试验。结果表明:潮湿状态下的再生粗骨料对应的再生混凝土抗压和劈裂拉伸强度均低于干燥状态下再生粗骨料对应的再生混凝土抗压和劈裂拉伸强度。     

BP网络预测再生混凝土性能研究

利用BP神经网络模型,对再生混凝土强度及工作性能的预测方法进行了探讨。根据再生混凝土的特殊性,找出影响其强度和坍落度、保水性的主要因素,对试验中通过主观观察得到的数据进行量化,在此基础上建立预测其强度和工作性能的BP神经网络模型,针对所建模型,输入一定量的实测数据样本,对网络进行训练。为了验证训练好的网络的推广性能,用预留的一组试验数据进行仿真训练的效率和误差及仿真计算的结果表明,采用优化的BP网络模型及合适的样本参数训练出的预测系统对再生混凝土的强度及工作性能进行预测是可行的。     

基于BP神经网络混凝土抗压强度预测

在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响强度的主要因素,建立了多因子混凝土抗压强度3层BP网络模型,以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料含量及置放天数作为模型输入参数,混凝土抗压强度值作为模型的输出,对混凝土抗压强度进行了预测.实验结果表明:所建BP神经网络混凝土抗压强度预测模型最大...     

再生混凝土层裂强度的试验研究

利用大直径(75 mm)分离式霍普金森压杆(SHPB)对再生粗骨料取代率分别为0,25%、50%、75%和100%的再生混凝土进行层裂试验,研究不同再生粗骨料取代率下再生混凝土的层裂性能及其破坏状况。试验结果表明:再生混凝土层裂强度随着加载率的增加而增大,并且影响着再生混凝土的断口形状和破坏形态,具有较强的加载率敏感性;混凝土破坏状态不仅表现为粗骨料和水泥砂浆界面的破坏,而且与骨料的断裂破坏有关;在相同水灰比下,普通混凝土的层裂强度高于其他取代率的,对于取代率为50%、75%和100%而言,在加载率为100~200 GPa/s之间,再生混凝土的层裂强度相近。此研究为再生混凝土的工程应用提供一定的理论依据。     

考虑基体混凝土抗压强度影响的再生粗(细)骨料混凝土干燥收缩模型

对已有研究中再生混凝土干燥收缩试验结果进行分析,发现再生细骨料对再生混凝土干燥收缩的影响随着基体混凝土强度的增大而降低,然而现有再生细骨料混凝土干燥收缩模型均未考虑基体混凝土强度的影响,这会高估采用源于高强混凝土的再生细骨料配制的再生混凝土的干燥收缩变形。基于现有试验结果,引入基体混凝土抗压强度影响系数,对课题组前期提出的再生细骨料混凝土干燥收缩模型进行修正,所提出的修正模型对再生混凝土干燥收缩性能预测结果相对现有其他模型预测结果离散性更小、精度更高,线性回归系数为1.009,判定系数为0.841。在工程常见参数范围内,采用修正模型进行了系统的参数分析,以研究基体/再生混凝土强度、砂率、再生粗/细骨料取代率、再生粗/细骨料吸水率和环境相对湿度等参数对再生混凝土干燥收缩的影响。分析结果表明,再生细骨料取代率的影响随再生粗骨料取代率的增大而降低,但影响依然显著;随着基体混凝土抗压强度的提高,再生骨料对混凝土干燥收缩的影响显著降低,设计中需考虑该因素的影响。     

再生粗骨料混凝土早期强度试验研究

通过试验研究水灰比、再生粗骨料取代率和用水量对再生混凝土早期抗压强度和抗折强度的影响。研究结果表明,再生混凝土各龄期的强度系数随水灰比、骨料取代率、单位用水量等因素变化不大。再生混凝土的各个龄期的抗压和抗折强度均随水灰比和再生骨料取代率的增大而降低。根据试验结果建立了再生粗骨料取代率为100%的再生混凝土早期抗压强度和抗折强度计算模型,该模型计算结果与他人试验结果吻合较好。     

颗粒整形对再生粗骨料混凝土工作性和强度的影响

试验研究了简单破碎再生粗骨料和颗粒整形再生粗骨料40%,70%和100%取代天然骨料,对混凝土工作性和强度的影响.结果表明:在相同取代率情况下,简单破碎再生粗骨料混凝土用水量较多、强度较差,颗粒整形再生粗骨料混凝土的用水量比简单破碎再生粗骨料混凝土显著降低,强度明显提高;随着取代率的增加,简单破碎再生混凝土的用水量增加较多、强度下降较大,而颗粒整形再生混凝土用水量略有增加且强度稍有降低,但是完全取代时的用水量和强度仍接近天然粗骨料混凝土.     

再生混凝土骨料咬合模型修正及其参数分析

为分析再生混凝土中再生粗骨料咬合机制,基于Walraven提出的普通混凝土骨料咬合模型,提出了考虑再生粗骨料原始混凝土强度的再生混凝土骨料咬合修正模型。结合再生混凝土界面剪切试验结果,确定适用于再生混凝土的骨料咬合模型关键参数。理论分析结果与试验结果对比表明,修正的骨料咬合模型对于界面剪切作用的预测值较普通混凝土及再生混凝土的试验值均偏高,修正的骨料咬合模型较适用于对再生混凝土剪切作用的预测。在再生混凝土剪切作用理论计算中,需按实际裂缝开展情况对骨料咬合作用进行折减,折减系数取值范围为0.7~0.9。采用修正的再生骨料咬合模型及计算方法展开变参数分析发现,再生粗骨料性能对骨料咬合作用有重要影响,即再生粗骨料原始混凝土强度越高,旧砂浆含量越低,再生粗骨料咬合作用越强。