基于BP神经网络的粉煤灰进场快速检测和性能预测技术研究

选取4家粉煤灰供应商的16批次粉煤灰进行了化学成分及物理性能的测试和分析,随后分别以粉煤灰的化学成分数据、物理性能数据以及物理化学综合数据训练BP神经网络模型,对粉煤灰的活性指数进行了预测.结果表明,模型对粉煤灰28 d活性指数的预测结果与实际结果偏差不超过4.0％,为粉煤灰进场快速初步检验提供了新思路.     

3D打印超高性能混凝土的抗渗及抗冻性能研究

设计了一种基于超高性能混凝土配合比的3D打印材料,研究了3D打印混凝土试件和浇筑试件的抗渗性能和抗冻性能。结果表明,用该配合比配制的3D打印混凝土试件和浇筑试件均具有良好的抗渗性能和抗冻性能,试件均能在1.4 MPa水压力下保持不渗水,300次冻融循环后保持较高的力学性能和相对动弹性模量,且3D打印试件测试结果更好。为增强结构密实度,混凝土原材料添加了钢纤维,通过CT扫描发现,3D打印试件结构更加紧密,内部缺陷较少,受到冻融破坏时能保持较完整的结构。