基于神经网络的水泥混凝土水灰比、孔隙状态与强度模型研究

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水泥混凝土水灰比、孔隙状态与强度的关系问题是混凝土作为道路建筑材料的根本问题,也是混凝土研究史上的主线。然而,混凝土是一种多层次、非均质的多相复合材料,随着科学技术的不断推进,矿物质掺合料和化学外加剂的加入使混凝土从传统的四组分发展到现代的六组分,其细观结构乃至与宏观性能之间表现出更加复杂的非线性关系。此外,多孔混凝土作为一种新型的排水基层材料,其配合比设计缺乏便捷有效的指导。本文基于MATLAB构建并验证了混凝土水灰比、孔隙状态与强度的网络模型,以此作为虚拟实验室对相关经典模型在当下的适用性进行了分析,对混凝土孔隙状态和强度的影响因素和发展规律展开了探索,并指导了多孔混凝土基层的配合比设计与应用,具有较强的理论与实际意义。取得的主要结论如下:提出了一套基于数据年份与来源的权重拟定方案,以此为基础建立样本数据库并按一定比例随机分为训练、验证及测试组。训练并验证了混凝土水灰比、孔隙状态与强度的6个BP网络模型,以此为基础构建了混凝土水灰比、孔隙状态与强度的虚拟实验室。基于虚拟实验室对混凝土经典模型的适用性进行评述,试验结果表明:描述混凝土孔隙率与强度关系的经典模型如Balshin幂函数公式、Hasselman线性公式、Ryshkewitch指数公式等仅在低孔隙率下(p≤9%)呈现良好的相关性,其中Ryshkewitch指数模型表达式为44.23e-7.39p,相关系数为0.9339;混凝土强度模型如Abrams公式、Bolomey公式及其改进公式等在四组分混凝土中表现良好的相关性,但不适用于现代六组分混凝土(掺高效减水剂与矿物掺合材)。此外,在虚拟实验室的推演下得到了关于混凝土水灰比、孔隙状态与强度的一系列规律。结合多孔混凝土水灰比与强度的BP模型、多孔混凝土水灰比与孔隙状态的BP模型,应用于某高等级公路多孔混凝土排水基层的配合比设计中并取得较为理想的效果。
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