基于BP神经网络纤维增强透水混凝土性能影响

选取长度为6、12、18 mm的玄武岩纤维、聚丙烯纤维作为透水混凝土增强材料。研究在单掺玄武岩纤维及混掺玄武岩-聚丙烯纤维条件下,纤维长度与掺量对透水混凝土力学性能及透水性能的影响。结合人工神经网络,将玄武岩纤维长度、玄武岩纤维掺量、聚丙烯纤维长度、聚丙烯纤维掺量作为人工神经网络输入层,将抗压强度、透水系数作为人工神经网络输出层,通过对试验组进训练,确定隐藏层数量,建立人工神经网络模型。通过测试组验证人工神经网络模型,证明了人工神经网络工具在解决多参数影响下模型建立问题的优异性。     

骨料级配和粉煤灰掺量对透水混凝土性能的影响

分别选取了不同粒径(2~5 mm、5~10 mm和10~15 mm)的骨料进行双粒级混合,在水灰比为0.32的条件下,调整粉煤灰掺量(10%、20%、30%)制备了目标孔隙率为18%的透水混凝土试件。并对试件的抗压强度、有效孔隙率以及透水系数进行了测试,得出了骨料级配和粉煤灰掺量对透水混凝土抗压强度和透水性能的影响规律。结果表明:当骨料混合比例m_(5~10 mm)∶m_(10~15 mm)=5∶5,粉煤灰掺量为20%时,透水混凝土性能最佳,抗压强度达到21.2 MPa,透水系数可达到1.45 mm/s。