李克亮, 弓晉偉, 申翔宇, 孫作正, 杜曉蒙, 李寧寧

(1.華北水利水電大學(xué) 土木與交通學(xué)院,河南 鄭州 450045; 2.同濟(jì)大學(xué) 機(jī)械與能源工程學(xué)院,上海 200092;3.鄭州鼎盛工程技術(shù)有限公司,河南 鄭州 450001)

隨著“碳達(dá)峰、碳中和”戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn),工業(yè)固廢與建筑垃圾資源化利用任務(wù)緊迫。當(dāng)前我國建筑垃圾產(chǎn)量每年超過15億t,其中建筑拆除垃圾中混凝土占54.21%,建筑施工垃圾中混凝土占18.42%[1]。目前,我國主要利用建筑垃圾制得再生骨料,進(jìn)而制備再生混凝土[2-3]、建筑砂漿[4]、路基混合材料等[5],資源利用率僅為5%左右。再生骨料經(jīng)破碎、篩分后表面存在許多微裂縫和殘余砂漿,導(dǎo)致由其制備的再生混凝土強(qiáng)度較低,直接利用困難,因此需要對再生骨料進(jìn)行改性處理。

再生骨料改性手段主要包括以下幾種。①物理改性:加熱研磨[6]、機(jī)械研磨[7]等;②化學(xué)改性:化學(xué)溶液浸泡[8-9]、酸洗[10]、裹漿法[11-13]等;③微生物改性:不同菌液礦化沉積處理[14]。其中,裹漿法改性相較于其他改性手段更節(jié)約能源,成本低,制備周期短。ZHANG H R等[11]通過硫鋁酸鹽水泥漿液對再生骨料進(jìn)行裹漿改性處理,制備的再生混凝土的抗壓強(qiáng)度和動(dòng)態(tài)彈性模量明顯提高,同時(shí)硫鋁酸鹽水泥形成的界面過渡區(qū)可以阻止硫酸鹽侵蝕。HO H L等[12]對再生細(xì)骨料裹漿處理后發(fā)現(xiàn),不同漿液對再生混凝土性能的影響不同,粉煤灰可改善再生混凝土的和易性,礦渣粉可提高再生混凝土的抗壓強(qiáng)度和劈裂強(qiáng)度,水化產(chǎn)物C-S-H填充在界面過渡區(qū)可降低再生混凝土的孔隙率,且吸水率可降低60%。曹鑫鋮等[13]通過42.5R水泥對再生粗骨料裹漿,優(yōu)化了骨料的物理性能,改善了混凝土新舊界面過渡區(qū),增強(qiáng)了其密實(shí)性,150次凍融循環(huán)后混凝土相對動(dòng)彈性模量提高了18.6%。上述研究表明,對再生骨料裹漿改性處理可以提升再生混凝土的性能。但傳統(tǒng)裹漿改性工藝存在兩個(gè)弊端:一是水泥基裹漿漿液成本高,且造成資源的二次消耗;二是僅使用工業(yè)固廢粉體制備漿液對再生骨料進(jìn)行裹漿改性,工業(yè)固廢粉體活性未被充分激發(fā),再生混凝土性能提升不顯著。史才軍等[15]介紹了不同堿-激發(fā)膠凝材料的膠凝組分的特性,總結(jié)了堿-激發(fā)膠凝材料的水化和微觀結(jié)構(gòu),與硅酸鹽水泥的生產(chǎn)和性能相比,它們具有能耗低、強(qiáng)度高、耐久性好等特點(diǎn)。楊達(dá)等[16]以礦渣與粉煤灰為原料,在利用堿激發(fā)劑制備膠凝材料并探究其水化反應(yīng)機(jī)理時(shí)發(fā)現(xiàn),當(dāng)?shù)V渣和粉煤灰含量之比為4∶1時(shí),膠凝材料的28 d抗壓強(qiáng)度達(dá)到峰值37.1 MPa,水化產(chǎn)物中含有Friedel鹽、托貝莫來石、鈣礬石、C-S-H/C-A-S-H凝膠,粉煤灰中殘留α石英相。DONGHO J等[17]研究發(fā)現(xiàn),粉煤灰體系中添加氯鹽作為激發(fā)劑能促進(jìn)粉煤灰的溶解程度,增加水化硅酸鈣凝膠的生成,同時(shí)減小膠凝材料硬化后的孔隙率,使得強(qiáng)度增加。因此,利用堿激發(fā)材料漿液代替水泥漿液對再生骨料進(jìn)行裹漿改性值得深入研究。

堿激發(fā)材料漿液配比是影響裹漿改性再生骨料性能的主要因素之一,需要對其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。目前,對水泥基材料配比的優(yōu)化手段主要有響應(yīng)面法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測優(yōu)化等。付自國等[18]利用Design-Expert軟件中的Box-Behnken中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)及響應(yīng)面法,通過建立料漿質(zhì)量分?jǐn)?shù)、水泥用量和骨料配比的回歸模型優(yōu)選出以膠結(jié)體強(qiáng)度為響應(yīng)的最優(yōu)料漿配比;胡亞飛等[19]利用響應(yīng)面法Box-Behnken優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì),分析不同組分交互作用對尾砂濕噴混凝土強(qiáng)度的影響,并通過建立ANN-GA(Artificial Neural Network-Genetic Algorithm)模型對其配比進(jìn)行預(yù)測優(yōu)化;李立濤等[20]通過BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化全尾砂充填膠凝材料配方,并建立了新型膠凝材料的高精度預(yù)測模型。辛振科[21]對比響應(yīng)面擬合模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對水工瀝青混凝土動(dòng)態(tài)抗壓強(qiáng)度的預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn),響應(yīng)面模型能擬合出具體的表達(dá)式,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度則更高。綜合上述配比優(yōu)化方法發(fā)現(xiàn),不同試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法能夠提高對目標(biāo)參數(shù)的優(yōu)化精度。

本文對再生骨料裹漿改性用堿激發(fā)材料漿液配比進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),基于響應(yīng)面設(shè)計(jì)方法(Response Surface Methodology,RSM)中Box-Behnken優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)(RSM-BBD),建立以漿液中礦渣粉與粉煤灰比值(GGBFS/FA)、水泥熟料摻量、氯鹽摻量為變量,再生混凝土強(qiáng)度為響應(yīng)的多元非線性回歸模型,探究漿液中GGBFS/FA、水泥熟料摻量、氯鹽摻量交互作用對再生混凝土強(qiáng)度的影響;通過構(gòu)建BP-GA模型來預(yù)測再生混凝土強(qiáng)度和高精度優(yōu)化漿液配比。

1 堿激發(fā)材料漿液配比初步優(yōu)化

1.1 試驗(yàn)材料

1)再生骨料。再生骨料為鄭州鼎盛工程技術(shù)有限公司用建筑垃圾中的廢混凝土經(jīng)破碎、篩分、沖洗、烘干后制得,粒徑范圍為5.0～31.5 mm,其基本物理性能見表1。

表1 再生骨料基本物理性能

2)堿激發(fā)材料漿液。選用S95級(jí)?；郀t礦渣粉(以下簡稱礦渣粉)、Ⅱ級(jí)粉煤灰、水泥熟料、氯鹽和水配制成。硅酸鹽水泥熟料和氯鹽(主要成分為CaCl2)為堿激發(fā)劑。氯鹽為白色多孔球狀顆粒,易溶于水,純度為AR分析純,礦渣粉、粉煤灰和水泥熟料的化學(xué)組成見表2。

表2 礦渣粉、粉煤灰和水泥熟料的化學(xué)組成 %

1.2 試驗(yàn)步驟

主要試驗(yàn)步驟如圖1所示。堿激發(fā)漿液配制方法為:先取出部分水將氯鹽充分融化;再將剩余水和氯鹽溶液倒入水泥凈漿攪拌機(jī)攪拌鍋內(nèi);然后在5～10 s內(nèi),將稱好的粉體材料加入水中,防止水和粉體濺出;啟動(dòng)攪拌機(jī),先低速攪拌120 s,停15 s,接著高速攪拌120 s。

圖1 試驗(yàn)步驟

將再生骨料表面全部浸于堿激發(fā)材料漿液中,置于振動(dòng)臺(tái)上震動(dòng)90 s,靜置60 s,如此循環(huán)2次;然后將再生骨料靜置于方孔篩上,5 min翻動(dòng)1次,循環(huán)2次,防止再生骨料黏連。再生骨料裹漿改性后,自然養(yǎng)護(hù)3 d,標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)護(hù)箱養(yǎng)護(hù)25 d,得到堿激發(fā)材料漿液裹漿改性再生骨料。

根據(jù)《混凝土物理力學(xué)性能試驗(yàn)方法標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T 50081—2019)[22]制備再生混凝土和測試再生混凝土抗壓強(qiáng)度,并以抗壓強(qiáng)度為目標(biāo)變量,通過響應(yīng)面法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對漿液配比進(jìn)行高精度優(yōu)化。

1.3 堿激發(fā)材料漿液配比單因素試驗(yàn)

按照1.2節(jié)試驗(yàn)步驟制備裹漿改性再生骨料,根據(jù)《普通砂石檢驗(yàn)方法標(biāo)準(zhǔn)》(JGJ 52—2006)[23]測試其表觀密度、吸水率、壓碎指標(biāo),并以這3個(gè)指標(biāo)為響應(yīng)指標(biāo)對堿激發(fā)材料漿液配比進(jìn)行初步優(yōu)化。通過單因素試驗(yàn)依次分析漿液中礦渣粉與粉煤灰質(zhì)量比GGBFS/FA(0.6、0.8、1.0、1.2、1.4)、水泥熟料摻量(6%、8%、10%、12%、14%)、氯鹽摻量(1%、2%、3%、4%、5%)、水膠比(0.50、0.52、0.54、0.56、0.58、0.60)對裹漿改性再生骨料基本物理性能的影響。上述參數(shù)選擇均基于作者以往關(guān)于堿激發(fā)膠凝材料的研究成果。

1.3.1 GGBFS/FA對再生骨料基本物理性能的影響

圖2為GGBFS/FA對再生骨料表觀密度、吸水率、壓碎指標(biāo)的影響情況。由圖2可知:隨著漿液中GGBFS/FA的增加,表觀密度先增加后顯著降低,吸水率先降低后緩慢增加,壓碎指標(biāo)始終保持穩(wěn)定;當(dāng)漿液中GGBFS/FA為1.0時(shí),表觀密度最大為2 601 kg/m3,吸水率和壓碎指標(biāo)相對較低。綜上所述,初步優(yōu)選GGBFS/FA為1.0。

圖2 GGBFS/FA對再生骨料性能的影響

1.3.2 水泥熟料摻量對再生骨料基本物理性能的影響

圖3為水泥熟料摻量對再生骨料表觀密度、吸水率、壓碎指標(biāo)的影響情況。由圖3可知:隨著水泥熟料摻量的增加,表觀密度變化波動(dòng)較大,吸水率呈現(xiàn)出先減小后增大的變化趨勢,壓碎指標(biāo)顯著降低然后趨于穩(wěn)定;當(dāng)水泥熟料摻量為10%時(shí),表觀密度最大為2 681 kg/m3,吸水率和壓碎指標(biāo)最小分別為6.22%、16.24%。綜上所述,初步優(yōu)選水泥熟料摻量為10%。

圖3 水泥熟料摻量對再生骨料性能的影響

1.3.3 氯鹽摻量對再生骨料基本物理性能的影響

圖4為氯鹽摻量對再生骨料表觀密度、吸水率、壓碎指標(biāo)的影響情況。由圖4可知:當(dāng)氯鹽摻量為3%時(shí),表觀密度為2 774 kg/m3,遠(yuǎn)高于其他摻量時(shí)的;吸水率呈先降低后增加的緩慢變化趨勢,當(dāng)氯鹽摻量為3%時(shí)吸水率最低,為6.24%,此時(shí)壓碎指標(biāo)保持穩(wěn)定且相對較低。綜上所述,初步優(yōu)選氯鹽摻量為3%。

圖4 氯鹽摻量對再生骨料性能的影響

1.3.4 水膠比對再生骨料基本物理性能的影響

圖5為水膠比對再生骨料表觀密度、吸水率、壓碎指標(biāo)的影響情況。由圖5可知:水膠比對裹漿性再生骨料基本物理性能的影響并不顯著,3個(gè)性能隨水膠比的增大變化不明顯;當(dāng)水膠比為0.58時(shí),表觀密度、吸水率、壓碎指標(biāo)均處于最佳。綜上所述,初步優(yōu)選水膠比為0.58。

圖5 水膠比對再生骨料性能的影響

1.4 RSM-BBD 試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)

響應(yīng)面設(shè)計(jì)方法(Response Surface Methodology,RSM)是通過建立設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)響應(yīng)值之間的回歸模型,經(jīng)方差分析、優(yōu)化、預(yù)測得到目標(biāo)響應(yīng)值的一種統(tǒng)計(jì)方法[24],與普通正交試驗(yàn)相比,可反映出不同變量間交互作用的影響。

根據(jù)前期單因素試驗(yàn),固定水膠比為0.58,通過Design-Expert 12軟件中的響應(yīng)面Box-Behnken(RSM-BBD)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì),以再生混凝土強(qiáng)度(Y)為響應(yīng)值,以對堿激發(fā)材料漿液影響顯著的3個(gè)因素礦渣粉與粉煤灰比例(GGBFS/FA)(A)、水泥熟料摻量(B)和氯鹽摻量(C)為考察因素進(jìn)行響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)。再生混凝土配合比見表3,試驗(yàn)因素與水平見表4,試驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果見表5。

表3 再生混凝土配合比 kg/m3

表4 試驗(yàn)因素與水平

表5 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果

2 堿激發(fā)漿液配比響應(yīng)面優(yōu)化

2.1 再生混凝土強(qiáng)度模型構(gòu)建及方差分析

根據(jù)表5試驗(yàn)結(jié)果,通過Design-Expert 12進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,可建立再生混凝土強(qiáng)度(Y)與漿液中GGBFS/FA(A)、水泥熟料摻量(B)、氯鹽摻量(C)的多元非線性回歸模型:

Y=35.18+1.38A+0.52B+1.07C+0.25AB+0.57AC-

0.67BC-0.59A2-0.08B2+0.70C2。

(1)

表6 回歸模型方差分析表

經(jīng)方差分析可知,堿激發(fā)材料漿液中GGBFS/FA(A,p<0.01)、氯鹽摻量(C,p<0.01)對再生混凝土強(qiáng)度的影響極顯著;水泥熟料摻量(B,p<0.05)對再生混凝土強(qiáng)度的影響顯著,單因素影響的主次順序?yàn)锳>C>B。交互項(xiàng)中,堿激發(fā)材料漿液中激發(fā)劑摻量(BC,p<0.05)的交互作用對再生混凝土強(qiáng)度的影響最大;漿液中GGBFS/FA與水泥熟料摻量(AB,p>0.05)的交互作用對再生混凝土強(qiáng)度的影響最小,交互作用影響的主次順序?yàn)锽C>AC>AB。

2.2 再生混凝土強(qiáng)度響應(yīng)面分析

圖6為漿液中氯鹽摻量為3%時(shí),漿液中GGBFS/FA和水泥熟料摻量交互作用下再生混凝土強(qiáng)度的響應(yīng)面和等高線圖。由圖6可知:當(dāng)漿液中GGBFS/FA一定時(shí),隨著水泥熟料摻量的增加,再生混凝土強(qiáng)度幾乎不受影響,響應(yīng)面坡度平緩,等高線疏密程度基本保持不變;當(dāng)水泥熟料摻量一定時(shí),隨著漿液中GGBFS/FA增加,再生混凝土強(qiáng)度顯著增加,響應(yīng)面坡面陡峭。但隨著漿液中GGBFS/FA增加,等高線逐漸稀疏,水泥熟料摻量對再生混凝土強(qiáng)度的提升作用并不顯著。分析可知,漿液中GGBFS/FA與水泥熟料摻量基本不存在相互制約關(guān)系,所以兩者之間的交互作用并不顯著(AB,p>0.05)。

圖6 GGBFS/FA與水泥熟料摻量交互作用

圖7為漿液中水泥熟料摻量為10%時(shí),漿液中GGBFS/FA和氯鹽摻量交互作用下再生混凝土強(qiáng)度的響應(yīng)面和等高線圖。由圖7可知:當(dāng)漿液中GGBFS/FA較低時(shí),隨著氯鹽摻量的增加,再生混凝土強(qiáng)度基本保持不變;當(dāng)漿液中GGBFS/FA較高時(shí),響應(yīng)面逐漸陡峭,等高線逐漸密集,再生混凝土強(qiáng)度逐漸升高且增速逐漸增加;當(dāng)氯鹽摻量較低時(shí),隨著GGBFS/FA增加,再生混凝土強(qiáng)度緩慢增加;當(dāng)氯鹽摻量較高時(shí),隨著漿液中GGBFS/FA增加,再生混凝土強(qiáng)度顯著增加,響應(yīng)面陡峭,等高線密集。但隨著漿液中GGBFS/FA增加,氯鹽摻量對再生混凝土強(qiáng)度的提升作用并不顯著。分析可知,漿液中GGBFS/FA與氯鹽摻量兩者之間的交互作用并不顯著(AC,p>0.05)。比較圖6可知,AB、AC交互作用雖均不顯著,但漿液中GGBFS/FA增加時(shí),氯鹽摻量比水泥熟料摻量對再生混凝土強(qiáng)度的提升作用更顯著(AC>AB)。

圖7 GGBFS/FA與氯鹽摻量交互作用

圖8為漿液中GGBFS/FA為1時(shí),水泥熟料摻量和氯鹽摻量交互作用下再生混凝土強(qiáng)度的響應(yīng)面和等高線圖。由圖8可知,當(dāng)水泥熟料摻量高于10%時(shí),隨著氯鹽摻量的增加,再生混凝土強(qiáng)度先降低后緩慢增加;當(dāng)水泥熟料摻量低于10%時(shí),隨著氯鹽摻量的增加,響應(yīng)面陡峭,等高線逐漸密集,氯鹽摻量對再生混凝土強(qiáng)度的提升作用逐漸增強(qiáng);當(dāng)氯鹽摻量高于3%時(shí),再生混凝土強(qiáng)度不隨水泥熟料摻量的變化而變化;當(dāng)氯鹽摻量低于3%時(shí),水泥熟料摻量與再生混凝土強(qiáng)度呈正相關(guān)關(guān)系,且隨著水泥熟料摻量的增加,氯鹽摻量對再生混凝土強(qiáng)度的提升作用逐漸減弱甚至消失。這說明水泥熟料摻量和氯鹽摻量之間的交互作用顯著(BC,p<0.05)。

圖8 水泥熟料摻量與氯鹽摻量交互作用

綜合圖6、圖7和圖8可知,漿液中GGBFS/FA(A)分別與水泥熟料摻量(B)、氯鹽摻量(C)兩者交互作用,對再生混凝土強(qiáng)度的影響不顯著,堿激發(fā)劑中水泥熟料摻量(B)和氯鹽摻量(C)的交互作用對再生混凝土強(qiáng)度的影響顯著(BC>AC>AB),這與方差分析結(jié)果一致。

2.3 RSM-BBD預(yù)測優(yōu)化混凝土強(qiáng)度可行性分析

通過Design-Expert 12軟件中Optimization功能,尋得再生混凝土強(qiáng)度望大情況下堿激發(fā)材料漿液的最優(yōu)配比:GGBFS/FA為1.198、水泥熟料摻量為10.747%、氯鹽摻量為3.993%,再生混凝土強(qiáng)度預(yù)測值為38.32 MPa。根據(jù)預(yù)測優(yōu)化后的參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,3次平行試驗(yàn)再生混凝土強(qiáng)度為36.84 MPa。預(yù)測值與真實(shí)值之間相對誤差為4.00%,表明該模型能反映出不同影響因素交互作用對再生混凝土強(qiáng)度的影響,可用于再生混凝土強(qiáng)度預(yù)測。

3 堿激發(fā)漿液配比BP-GA協(xié)同優(yōu)化

由于RSM-BBD中優(yōu)化配比均在給定范圍內(nèi),且由于裹漿漿液中激發(fā)劑與膠凝材料對再生混凝土強(qiáng)度的影響呈非線性關(guān)系,為得到預(yù)測精度更高的多元非線性回歸模型,可通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對堿激發(fā)裹漿漿液配比進(jìn)行優(yōu)化。

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差反向傳播算法(Error Back Propagation Training)的前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)[25],對樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)表現(xiàn)出優(yōu)良的多維非線性函數(shù)映射能力。典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)上主要包括:輸入層、隱含層、輸出層。本文采用3-n-1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。輸入層3個(gè)神經(jīng)元包括:GGBFS/FA、水泥熟料摻量、氯鹽摻量。輸出層1個(gè)神經(jīng)元為再生混凝土強(qiáng)度。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)對模型預(yù)測的準(zhǔn)確性和泛化性有顯著影響,通常采用試湊法和經(jīng)驗(yàn)公式(2)相結(jié)合確定[26]。

(2)

式中:M為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);m為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù);n為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù);a為整數(shù),取值范圍為[0,10]。

根據(jù)圖9中不同隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)均方根誤差(RMSE)和決定系數(shù)(R2)的變化可知,當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為9個(gè)時(shí),RMSE最小為0.409 8,R2最大為0.926 9,表明該模型可用于預(yù)測再生混凝土強(qiáng)度。最終,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為3-9-1,如圖10所示。

圖9 不同隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)RMSE和R2變化圖

模型訓(xùn)練時(shí)采用Levenberg-Mrquardt(L-M)算法,隱含層和輸出層分別采用logsig和purelin作為激活函數(shù),設(shè)定訓(xùn)練次數(shù)為1 000,學(xué)習(xí)率取0.01。訓(xùn)練目標(biāo)最小誤差為0.000 01對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。由圖11預(yù)測值與實(shí)際值誤差比較可知,誤差值范圍為[-1,1];由圖12預(yù)測值與實(shí)際值回歸曲線可知,均方根誤差RMSE為0.409 8,決定系數(shù)R2為0.926 9,表明該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果能較好地反映再生骨料裹漿改性用堿激發(fā)材料漿液配比與再生混凝土強(qiáng)度的非線性關(guān)系。

圖11 預(yù)測值與實(shí)際值誤差比較

圖12 預(yù)測值與實(shí)際值回歸曲線

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-遺傳算法(BP-GA)模型構(gòu)建

遺傳算法(GA)是借鑒生物的自然選擇和遺傳進(jìn)化機(jī)制開發(fā)出的一種全局優(yōu)化自適應(yīng)概率搜索算法[27],通過對參數(shù)集進(jìn)行編碼,建立包含多個(gè)個(gè)體的種群,通過選擇、交叉、變異等方式,不斷迭代更新,改進(jìn)個(gè)體和種群,經(jīng)一系列演化,最終收斂到全局最優(yōu)解。BP-GA進(jìn)行全局尋優(yōu)時(shí),將個(gè)體進(jìn)行實(shí)數(shù)編碼,種群規(guī)模設(shè)為50,進(jìn)化迭代次數(shù)為100,選擇概率取0.05、交叉概率取0.8、變異概率取0.2。

BP-GA模型協(xié)同尋優(yōu)[28]時(shí),將預(yù)測再生混凝土強(qiáng)度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為目標(biāo)函數(shù)F=max(fBP),并將fBP作為遺傳算法中個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù),通過選擇、交叉和變異操作尋找模型的全局最優(yōu)值即再生混凝土強(qiáng)度最大值,所對應(yīng)的解即為堿激發(fā)材料漿液的最優(yōu)配比。圖13為BP-GA協(xié)同優(yōu)化流程圖。

圖13 BP-GA協(xié)同優(yōu)化流程圖

圖14為遺傳算法尋優(yōu)過程中個(gè)體適應(yīng)度變化曲線。由圖14可知,隨著迭代次數(shù)的增加,個(gè)體適應(yīng)度值迅速增加,第24代后趨于穩(wěn)定,最后收斂于37.41 MPa,表明以fBP為適應(yīng)度函數(shù)可有效實(shí)現(xiàn)再生骨料裹漿改性用堿激發(fā)裹漿漿液配比的優(yōu)化。

圖14 個(gè)體適應(yīng)度變化曲線

為驗(yàn)證BP-GA模型的優(yōu)化精度,根據(jù)優(yōu)化后的參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,3次平行試驗(yàn)再生混凝土強(qiáng)度為37.12 MPa,優(yōu)化值與真實(shí)值之間的相對誤差為0.78%,與RSM-BBD試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)相比,BP-GA模型的精度顯著提高?？梢?BP-GA模型實(shí)現(xiàn)了再生骨料裹漿改性用堿激發(fā)裹漿漿液配比的高精度優(yōu)化。BP-GA模型優(yōu)化配合比見表7。

表7 BP-GA模型優(yōu)化配比

4 結(jié)論

1)單因素試驗(yàn)和響應(yīng)面Box-Behnken優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)表明,再生骨料裹漿改性用堿激發(fā)材料漿液中GGBFS/FA(A)、水泥熟料摻量(B)、氯鹽摻量(C)單因素影響大小順序?yàn)锳>C>B;交互作用影響大小順序?yàn)锽C>AC>AB,即裹漿改性漿液中的堿激發(fā)劑對再生骨料改性的影響最顯著。

2)通過響應(yīng)面Box-Behnken(RSM-BBD)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)建立的多元非線性回歸模型,可以進(jìn)行誤差為4.0%的堿激發(fā)材料漿液配比優(yōu)化,并分析不同組分交互作用的影響。

3)利用BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對堿激發(fā)材料漿液配比進(jìn)行更高精度優(yōu)化,并預(yù)測再生混凝土強(qiáng)度。模型預(yù)測的相對誤差為0.78%,與響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)相比,精度更高、效果更好。

4)經(jīng)不同模型預(yù)測優(yōu)化后,得再生骨料裹漿改性用堿激發(fā)材料漿液的最優(yōu)配比:GGBFS/FA為1.18,水泥熟料摻量為9.30%,氯鹽摻量為4.00%,水膠比為0.58。