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与传统砂浆相比，新型砂浆具有成分复杂的特点，砂浆性能随成分变化产生的波动性很大。砂浆成分的微小改变导致新拌砂浆性能和硬化砂浆力学性能较大改变，传统砂浆配合比计算方法不适用橡胶粉砂浆。人工神经网络技术通过一组试验数据的学习，使其可以预测橡胶粉砂浆的性能，并以另三组独立的试验数据来检验网络的学习效果，此项研究提供了人工智能在砂浆配合比设计中的应用方法，并为新型砂浆外加剂掺量选择提供另一种手段。