建筑垃圾再生材料灰土挤密桩成桩应用试验

为了掌握建筑垃圾再生材料在灰土挤密桩处理湿陷性黄土地基中的应用性能,首先通过材料力学性能试验确定了粒径为0～30 mm、建筑垃圾与灰土比例为72:28的建筑垃圾灰土挤密桩填料。然后完成了4组不同距径比的试桩应用试验,得到了不同距径比下的桩间土湿陷系数、桩间土挤密系数、桩间土静力触探曲线、复合地基荷载-沉降曲线等应用性能参数及特点。结果表明:桩间距越大,桩间土湿陷性系数越小; 距径比越小,桩间土挤密系数越大,桩间土的比贯入阻力越大; 在试验路段采用距径比2.25的建筑垃圾灰土挤密桩方案时,桩身容许承载力为175 kPa,复合地基承载力特征值为260 kPa,挤密效果良好; 成桩7 d浸水试验后复合地基承载力和桩身承载力平均下降14.3%,但仍满足桩设计要求; 研究结果验证了建筑垃圾再生材料灰土挤密桩处理湿陷性黄土地基的可行性,为工程应用提供性能参数参考,可进一步扩大建筑垃圾的使用范围。     

基于拌和生产数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测

为解决混凝土生产中抗压强度试验周期长及工程管理存在滞后性的问题,提出了一种基于混凝土拌和生产实时监控数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测模型。以混凝土拌和生产中的8项物料生产称重数据和5项生产配比数据作为预测输入变量,建立200组混凝土拌和站生产监控数据和对应的抗压强度试验数据样本集,按照6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集;分别以C40配比混凝土拌和生产的8项物料称重数据和全部13项数据作为输入变量,进行混凝土28 d抗压强度预测,将预测结果与实际试验结果进行比较,验证所提出BP神经网络模型的预测效果。结果表明：所提出的BP神经网络混凝土强度预测模型能较好地实时预测混凝土28 d抗压强度,且相对误差优于利用7 d抗压强度试验数据估算值;8项物料称重数据作为输入变量的BP神经网络预测模型预测精度更好,平均绝对百分比误差为0.82%,均方根误差为0.52 MPa;利用不同拌和站C20配比、C30配比混凝土拌和生产监控数据对8项输入变量BP神经网络混凝土抗压强度预测模型进行适应性验证可知,其预测平均绝对误差均在0.5 MPa之内,平均绝对百分比误差均小于2%,与C40配比预测误差一致...