BP神经网络在再生混凝土强度预测中的应用

为了提供早期预测再生粗骨料混凝土强度的有效方法,从8篇文献中收集了47组样本,借助Matlab R2015a平台,基于BP神经网络,建立了以单位体积的水、水泥、砂、碎石、再生粗骨料用量作为输入,以再生混凝土28 d棱柱体抗压强度作为输出的含单隐层的3层神经网络模型,其结构为5-21-1。对网络进行训练后的仿真结果表明,预测的最大相对误差为18.69%,预测误差小于5%的占样本总量的78.72%。预测结果表明用BP神经网络模型预测再生混凝土的强度是可行的。     

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。     

再生混凝土棱柱体与立方体抗压强度关系模型

再生混凝土棱柱体与立方体抗压强度之间的关系显著异于普通混凝土,而现有模型预测精度较低、离散性较高.为此,搜集并分析了文献中139组试验数据,研究了再生骨料取代率、吸水率与二者耦合效应对再生混凝土强度的显著影响,提出了再生混凝土棱柱体与立方体抗压强度关系模型,模型预测结果变异系数仅为5.4%.为方便使用,基于骨料分类,进一步简化了该模型.模型分析结果表明其不确定性服从正态分布,且与关键参数无关,采用该模型进行结构可靠度分析时可忽略其相关性.     

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。     

基于BP神经网络的绿色混凝土抗压强度预测模型

与普通混凝土相比,绿色混凝土具有成分复杂的特点,为了在多因素作用下更为准确地预测绿色混凝土的抗压强度,在分析三层BP神经网络原理的基础上,选择影响绿色混凝土抗压强度的7个指标,以66个抗压强度试验为示例,建立了三层BP神经网络抗压强度预测模型.验证样本的训练结果表明,该模型能够较准确地快速预测绿色混凝土的抗压强度,并通过对各指标的权重计算,确定了影响绿色混凝土抗压强度的主要因素.     

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。     

再生混凝土坍落度自适应模糊推理模型

坍落度是反映混凝土和易性的一个重要的指标,利用自适应模糊推理系统,建立了再生混凝土的坍落度预测模型。该模型输入层为再生混凝土的配合比数据,输出层为再生混凝土坍落度数据。采用建立的ANFIS模型对试验结果进行预测时,先对再生混凝土输入数据进行标准化处理,同时对预测结果与试验结果相比较。结果表明:所建立的再生混凝土的坍落度的ANFIS模型的预测精度高达97%以上;采用自适应模糊推理系统可以实现再生混凝土坍落度的准确预测,为再生混凝土的研究提供了一种新的方法。     

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。     

回弹法评估高温喷水冷却后再生卵石混凝土的抗压强度

以历经最高温度和再生粗骨料取代率为变化参数,设计并制作60个再生卵石混凝土标准圆柱体试件,先后完成了圆柱体高温加热和喷水冷却后的回弹法和轴心受压试验。获取了高温喷水冷却后再生卵石混凝土的回弹值、抗压强度和换算强度,并分析了不同变化参数对回弹值和抗压强度的影响,进行了抗压强度与换算强度的对比。结果表明:随着温度的升高,再生卵石混凝土的回弹值和抗压强度逐渐下降,但温度对抗压强度的影响大于对回弹值的影响;随着再生粗骨料取代率的增大,再生卵石混凝土的回弹值变化很小,而抗压强度的变化较大;通过回弹值换算得到的强度不能较好地预测高温喷水冷却后再生卵石混凝土的抗压强度;最后,提出了高温喷水冷却后再生卵石混凝土回弹值的计算方法,并建立了抗压强度与回弹值的表达式。     

再生混凝土砌块抗压强度灰色关联分析

运用灰色关联分析的方法考察了影响再生混凝土砌块抗压强度的3个主要因素：水灰比、再生粗骨料取代率和再生细骨料取代率,并利用灰色数列GM（1,N）模型建立了再生混凝土砌块抗压强度的预测方程.结果表明：运用灰色关联系统理论分析再生混凝土砌块的抗压强度是可行的,且模型的预测精度能够满足要求.     

不同来源再生混凝土抗压强度分布特征研究

通过249块立方体试块抗压强度试验,研究了水灰比为0.74、0.55和0.43的不同来源再生混凝土抗压强度及概率分布特征。试验结果表明,不同强度等级废混凝土混和后得到的再生粗集料,将显著降低再生混凝土的抗压强度;不同来源再生混凝土抗压强度的均值较单一来源再生混凝土减小,而方差和变异系数增大;采用正态分布模型对不同来源再生混凝土抗压强度的分布进行了检验,利用Monte-Carlo模拟方法进一步验证了该分布规律。最后根据统计分析和Bayes估计结果,给出了不同来源再生混凝土抗压强度标准差的建议取值,即在强度等级低于C20时其值取为5.0MPa,在强度等级为C20其值取为6.0MPa。     

形状和取代率对再生混合混凝土抗压性能的影响

为了研究由废弃混凝土块体和新混凝土组成的再生混合混凝土的抗压性能,对立方体、棱柱体和圆柱体试件进行了单轴抗压试验,考察了废弃混凝土块体取代率对再生混合混凝土抗压强度和破坏形态的影响,建立了不同形状试件之间的抗压强度转换关系。3种不同形状试件的废弃混凝土块体取代率分别为0、10%、20%、30%。基于试验数据,得到了拟合公式,可用于计算再生混合混凝土圆柱体和棱柱体试件的抗压强度。结果表明:(1)当取代率在0~30%之间时,废弃混凝土块体的取代率对再生混合混凝土的破坏形态影响不大;(2)在废弃混凝土块体抗压强度大于新混凝土的情况下,随着废弃混凝土块体取代率的增加,再生混合混凝土的立方体抗压强度、棱柱体抗压强度、圆柱体抗压强度均呈现增大的趋势,但是增大的幅度不同;(3)得到了再生混合混凝土棱柱体、圆柱体抗压强度预测公式,基于该公式的计算结果与试验数据吻合良好。     

含碎红砖再生混凝土基本力学性能及其应力-应变关系

来源于拆迁工程的废弃混凝土中,不可避免地会混入废弃红砖,碎红砖对再生混凝土力学性能影响显著。为研究含碎红砖再生混凝土的基本力学性能及其受压应力-应变本构关系,以碎红砖掺量为主要试验参数,进行了再生混凝土立方体抗压强度、弹性模量及棱柱体轴心受压应力 应变全曲线试验,量化了红砖掺量对再生混凝土力学性能的影响。基于试验结果,引入红砖取代率这一关键参数,对现有再生混凝土应力-应变关系表达式进行修正,提出了含碎红砖再生混凝土应力-应变关系表达式,并将现有试验结果与公式预测结果进行对比,验证了公式的可靠性。研究表明,碎红砖的掺入会降低再生混凝土的抗压强度,显著增大混凝土峰值应变与泊松比,使混凝土横向变形系数在更低的荷载等级下即迅速增大。     

冻融循环后再生混凝土的力学性能及损伤模型研究

通过改变冻融循环次数,研究了普通混凝土和粗骨料取代率100%的再生混凝土力学性能及抗冻性能的影响规律,以抗压强度损失率、质量损失率和动弹性模量损失率作为损伤变量建立冻融损伤模型,并针对内蒙地区对再生混凝土抗冻性进行寿命预测。研究结果表明：再生混凝土的抗压强度和劈裂抗拉强度与冻融循环次数呈反比关系,冻融循环每增加50次,抗压强度平均下降33.1%,劈裂抗拉强度平均下降33.0%;在冻融前期,普通混凝土与再生混凝土力学性能相差不大,但随着冻融次数的增加,二者性能均出现劣化且再生混凝土劣化程度大于普通混凝土,根据动弹性模量损失率建立的冻融损伤模型拟合精度更高,冻融损伤模型的建立可以直观清晰地反映再生混凝土宏观的力学性能变化。     

陶瓷细骨料再生混凝土抗压强度试验研究

研究了以建筑废弃陶瓷为再生细集料取代天然河砂生产混凝土时取代率对再生混凝土抗拉、抗压强度的影响.通过试验,初步得出了再生混凝土立方体抗压强度、劈裂抗拉强度与细骨料取代率的关系.试验表明,再生混凝土的抗压强度、劈裂抗拉强度与普通混凝土没有明显区别.试验还表明,再生混凝土抗压强度与抗拉强度之间的换算与普通混凝土不同.建立了再生混凝土抗压强度随陶瓷取代率变化的关系式;引入取代率R,提出了劈裂抗拉强度与抗压强度、R之间的强度指标换算关系.     

DSP强化与预处理的再生骨料混凝土强度及破坏机理分析

研究DSP浆液预处理再生骨料混凝土的强度和直接在组分中加入DSP浆液强化再生混凝土的强度,并与基准再生混凝土进行对比。试验结果表明,无论是立方体抗压强度,还是棱柱体抗压强度,DSP浆液强化再生混凝土的强度均为最高,比基准再生混凝土棱柱体强度提高25.6%(或26.7%);而对于DSP浆液预处理再生骨料混凝土,7 d立方体抗压强度高于基准再生混凝土,28 d立方体抗压强度则低于基准再生混凝土,28 d棱柱体抗压强度则各有高低。并对再生混凝土的破坏机理进行了分析。     

再生粗骨料替代率对再生混凝土抗压强度的影响

文章首先对再生混凝土进行了概述,其次对混凝土抗压强度试验中的试验材料、试验方案、试验过程、破坏实验四方面进行了介绍,接着探究了不同再生粗骨料替代率下的再生混凝土的抗压强度,最后建立了再生混凝土抗压强度模型,从而得出再生粗骨料替代率对再生混凝土抗压强度具有直接影响的结论,并就试验结论提出了几点建议,以期全面提高再生混凝土的抗压强度。     

基于正交试验的再生骨料透水混凝土性能影响研究

利用再生骨料制备透水混凝土,分析多因素对再生骨料透水混凝土性能的影响,基于正交试验设计对再生骨料透水混凝土的基本物理性能进行试验和分析,研究了不同水平下目标孔隙率、水胶比、矿物掺合料掺量等因素对再生骨料透水混凝土有效孔隙率、28 d抗压强度和透水系数等性能的影响,并通过拟合28 d抗压强度与透水系数试验数据的相关关系,研究建立了两者的线性预测模型。结果表明:各因素对再生骨料透水混凝土的28 d抗压强度和透水系数影响的综合排序为:目标孔隙率>水胶比>矿物掺合料掺量;再生骨料透水混凝土的28 d抗压强度和透水系数呈反相关的线性关系,其线性回归模型可用于实际工程的预测。     

再生保温混凝土冻融循环后抗压强度影响因素研究

采用5因素、3水平正交试验方案,以水灰比、再生骨料替代率、水泥用量、砂率、外加剂掺量为关联因素,再生保温混凝土立方体抗压强度为指标,对不同冻融循环次数(0、15、30、50次)后各因素变化对再生保温混凝土立方体抗压强度的影响进行研究,得到抗压强度与冻融循环次数之间的线性函数关系,并通过灰色度分析得出再生保温混凝土抗冻融循环的最佳配合比。试验结果表明:冻融循环后再生保温混凝土受压破坏模式与普通混凝土相似;随着冻融循环次数的增加,再生保温混凝土立方体抗压强度随之降低,50次冻融循环后,降低幅度为20.01%~33.15%;水灰比是影响冻融循环后再生保温混凝土立方体抗压强度的最敏感因素。