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      基于神經(jīng)網(wǎng)絡的聚合物透水混凝土抗折性能研究

      2023-11-10 07:20:20胡朝峰陳秀玲尹麗娜
      黑龍江科學 2023年20期
      關鍵詞:抗折用水量骨料

      胡朝峰,陳秀玲,尹麗娜,楊 昊

      (1.馬鋼工程技術集團設計研究院有限公司,安徽 馬鞍山 243000; 2.馬鞍山學院建筑工程學院,安徽 馬鞍山 243000)

      0 引言

      透水混凝土因其對環(huán)境的友好性被廣泛用于海綿城市的建設中。目前,對透水混凝土抗折性能的研究大多是摻入粉煤灰或纖維等增強劑來提高其抗折性[1-6],而對聚合物透水混凝土的抗折性能研究不多。對其抗折性能的研究大多通過改變摻加物、聚灰比、單一級配骨料粒徑、單一骨料下骨膠比等來實現(xiàn)[7-11]。聚合物透水混凝土抗折性能影響因素眾多,系統(tǒng)分析需要大量試驗組,消耗巨大的材料量,試驗周期長,難以快速準確地得到試驗結果,跨季節(jié)試驗還可能造成試驗數(shù)據(jù)的不準確性。本研究采用均勻試驗法設計試驗,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析法,探討了骨料級配、用水量、水泥用量、單摻聚合物、復摻聚合物對透水混凝土抗折性能的影響規(guī)律,為透水混凝土的抗折性能分析提供理論依據(jù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析法流程如圖1所示。

      圖1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析法流程Fig.1 BP artificial neural network analysis process

      1 試驗部分

      1.1 試驗過程

      原材料P·O42.5級硅酸鹽水泥。粗骨料ST A粒徑4.75~9.5 mm石子;ST B粒徑9.5~16 mm石子。VAE乳膠粉(乙烯-醋酸乙烯聚合物),型號FY-31。粉末狀SAP[聚丙烯酸鹽(鈉鹽)類高吸水性樹脂]。自來水。

      試驗配合比設計:根據(jù)骨料的堆積密度及骨膠比、水灰比、聚合物摻量百分比等分布區(qū)間研究經(jīng)驗,分析給出每立方米透水混凝土各材料的用料范圍,如表1所示。

      表1 每立方米透水混凝土各材料的用料范圍Tab.1 Material range of each material per cubic meter of pervious concrete

      試驗制備。采用凈漿裹石法手動攪拌。將烘干的碎石與全部的水泥、SAP、VAE攪拌均勻,加入2/3的水攪拌1 min,待所有骨料表面濕潤后再加入剩余計算水量,再次攪拌后出料,錘擊成型?,F(xiàn)場拌和裝模及拆模后情況如圖2所示。

      圖2 現(xiàn)場拌和裝模及拆模后Fig.2 Mold installation, mold removal and on-site mixing

      試驗測試方法。采用40 mm×40 mm×160 mm的透水混凝土試件,將其放入如圖3所示的DKZ-5000型水泥電動抗折機,測定其28 d的抗折強度。試件破壞后斷面情況如圖4所示。

      圖3 DKZ-5000型水泥電動抗折機Fig.3 DKZ-5000 cement electric folding machine

      圖4 試件破壞后斷面Fig.4 Specimen section after failure

      1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立與訓練

      1.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立

      以骨料級配、用水量、水泥、VAE、SAP這5個影響因素作為輸入變量,以28 d抗折強度指標作為輸出變量,建立5-8-8-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行試驗分析。

      1.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練

      根據(jù)表1確定試驗一次投料的用量,采用均勻試驗法設計了11組試驗,結果如表2所示,石子ST A與ST B的骨料總量為20.63 kg。

      表2 不同配合比試驗及測得的抗折強度Tab.2 Different mix ratio test and measured flexural strength

      從表2中隨機選擇訓練樣本90%,有效性驗證5%,實際測試占5%直接進行訓練,模型訓練結果如圖5所示。

      圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練均方誤差隨次數(shù)的變化Fig.5 Mean square error of BP neural network training varying with the number of times

      圖5是BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程的均方誤差隨次數(shù)的變化曲線,可以看出,曲線的均方誤差隨著訓練次數(shù)的增加而逐漸下降,當訓練次數(shù)達到25次以后,目標均方誤差平方和為1.6634×10-12,網(wǎng)絡收斂到指定誤差。

      2 結果分析與討論

      采用試驗因素等比例變化法[12],對試驗因素進行調整后得到各單因素試驗,再用神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行仿真,仿真結果具有可靠性。

      2.1 骨料級配對抗折強度的影響

      骨料是透水混凝土內部嵌擠的結構骨架,其粒徑大小、級配將直接影響透水混凝土的強度。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡仿真試驗對ST A與ST B在不同級配下的試件抗折強度影響分別進行分析,如圖6所示。

      圖6 不同骨料級配對抗折強度的影響Fig.6 Influence of different aggregate gradations on flexural strength

      從圖6可看出,隨著骨料ST A用量的增多,透水混凝土的28 d抗折強度逐漸增強。

      2.2 用水量對抗折強度的影響

      與普通混凝土不同,透水混凝土只在很小的范圍內遵循水灰比與強度成線性的關系,故不能將水灰比進行捆綁來分析試驗結果。圖7所示為ST A∶ST B=3∶1和4∶0時,不同給定用水量下的水泥用量與抗折強度的關系。

      圖7 不同用水量和水泥用量時的抗折強度Fig.7 Flexural strength with different water consumption and cement dosages

      圖8 VAE用量對抗折強度的影響Fig.8 Influence of VAE dosage on flexural strength

      從圖7可以看出,當用水量≤1600 mL時,透水混凝土的抗折性能較好。而用水量超過1800 mL時,其抗折性能較差。想要得到良好的抗折性能,必須嚴格控制用水量。

      2.3 VAE對抗折強度的影響

      當用水量W為1600 mL時,摻入4%~9%的VAE聚合物,可減少部分水泥用量,使透水混凝土的抗折性能提高8.3%~25%。

      2.4 SAP對抗折強度的影響

      從圖9可以看出,SAP對低水灰比透水混凝土的抗折強度增加有一定的促進作用,對高水灰比透水混凝土的抗折強度起削弱作用。故對W/C≤0.38的透水混凝土可酌情摻加少量的SAP來增強其抗折性能。

      圖9 SAP用量對抗折強度的影響Fig.9 Influence of SAP dosage on flexural strength

      2.5 復摻VAE與SAP對抗強折度的影響

      從圖10可以看出,當水灰比較小,為0.31時,雙摻VAE聚合物摻量占水泥用量的3.75%~7.5%,SAP聚合物摻量占水泥用量的0.74%~1%時,對透水混凝土的抗折強度的增加效果顯著。

      圖10 雙摻聚合物與抗折強度的關系Fig.10 Relationship between flexural strength and double-doped polymer

      3 結論

      采用均勻試驗法設計了11組試驗,考察了用水量、水泥用量、ST A與ST B的級配、VAE摻量、SAP摻量5個影響因素對透水混凝土28 d抗折強度的影響。結果顯示,聚合物透水混凝土抗折強度受5個影響因素影響的順序由強到弱分別為:用水量>ST A>水泥>VAE聚合物>SAP聚合物。低水灰比時,聚合物SAP對透水混凝土抗折性能有一定的促進作用,且雙摻3.75%~7.5%的VAE與0.74%~1%的SAP效果更好。具有良好抗折性能的透水混凝土材料的配合比為:用水量92.7~105.1 L/m3,水泥235~260 kg/m3,骨料級配ST A∶ST B= 3∶1,10%的VAE,不摻或少摻SAP。

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