再生混凝土坍落度预测.pdf

2 0 1 3年 第 6期 (总 第 2 8 4期 ) Nu mb e r 6 in 2 0 l 3 ( T o t a l No 2 8 4 ) 混 凝 土 Co n c r e t e 预拌混凝土 READY M D D C0NCI TE d o i ： 1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 2 3 5 5 0 2 0 1 3 0 6 0 2 3 再生混凝土坍落度预测 孙亚丽 ，廖小辉 ，李燕 ( 衢州学院 建筑工程学院，浙江 衢州 3 2 4 0 0 0 ) 摘要： 利用 B P 神经网络法， 建立了再生混凝土的坍落度预测模型 ， 该模型采用了三层 网络结构模式， 输入层采用再生混凝土 的配合比数据， 输出层为再生混凝土坍落度数据 ， 模型的转移函数均采用单极性 S i g mo i d 函数 ， 由于 S i g mo i d函数值为 O ， 1 】 间， 因 此， 对再生混凝土输入数据的归一化处理。 通过再生混凝土坍落度的大量试验， 将试验结果与网络模型预测结果进行比对， 证实 了该模型对再生混凝土的坍落度预测值与实际试验结果相符合， 可以为试验及生产提供参考。 关键词： 再生混凝土 ；神经网络；坍落度；数学模型 中图分类号 ： T U 5 2 8 0 1 文献标志码： A 文章编号 ： 1 0 0 2 3 5 5 0 ( 2 0 1 3 ) 0 6 0 0 8 1 0 3 P r e d i c t i on a b o u t r e c y c l e d c o n c r e t e c a r b on a t i o n s l u mp SUN Ya l i ， LI A 0Xi a o hu i ， LYa h ( C o l l e g e o f C i l E n g i n e e r i n g a n d A r c h i t e c t u r e Q u z h o u U n i v e r s i t y ， Q u z h o u 3 2 4 0 0 0 ， C h i n a ) Ab s t r a c t ： T h r o u g h t h e me tho d o f B P n e u t r a l n e t wo r k the a r t i c l e c o n s fi mt e d f o r e c a s t mo d e l a b o u t r e c y c l e d c o n c r e t e s l u mp T h e mo de l wa s t hr e e l a y e r n e tw o r k s t r u c t u r e pa t t e rn Th e i n p ut t i n g - l a y er wa s the mi x p r o p o r t i o n s of r e c y c l e d c o n c r e t e Th e o ut p u t t i ng - l a ye r wa s t h e r e c y c l e d c o n c r e t e s l u m p T h e m o d e l S tr ans f e r f u n c ti o n w a s S i g m o i d f u n c t i o n and the r e s u l t o f S i g mo i d w a s i n O ， 1 S o the a r t i c l e t u me d th e i n p u tt i n g d a t a i n t o th e data i n 0 ， 1 】 nI e e x p e r i me n ta l w o r k f o r the r e c y c l e d c o n c r e t e s l u m p w a s d e s i g n e d and p e r f o r me d T h e a r t i c l e c o n tr a s t t h e mo de l p r e d i c t i o n d a ta wi t h the e x p eri me n t a l da ta a n d the n c o n fi r me d t h a t f o r e c ast r e s u l t s Was ma t c h wi t h e x p e r i me n t a l r e s ult s an d i t c o u l d p r o v i d e t h e r e f e r e n c e d f o r e x pe r i me n tat i o n an d man u f a c t u r e Ke y W Or ds ： r e c y c l e d c on c r e t e ； ne u r a l ne tw o r k； s l u mp； ma the ma t i c mo de l O 引言 建筑业的快速发展， 产生了大量的建筑垃圾 ， 其中大 部分是废弃的混凝土。 废弃混凝土的再生利用， 不仅可以缓 解混凝土的供需矛盾， 也能减轻废弃混凝土对环境的污染。 再生混凝土 的研究利用 ， 国内外 已经有 了较多的研究 ， 如 日本在2 0 世纪 9 0年代已经对再生混凝土的吸水性、 强度、 配合 比、 干缩性 、 耐冻性进行 了系统的研究 1 - 2 。 美国通过对 密执安州的两条用再生混凝土铺筑的公路进行再生骨料 混凝土干缩性能的试验研究表明， 再生骨料混凝土的干缩 率大于天然骨料混凝土3 。 欧洲的丹麦 、 荷兰等国家 已经十 分重视废弃混凝土的再生利用 ， 德国也广泛将再生混凝 土用于公路 的建设 习 。 我 国对再生混凝土的研究起步较晚 ， 1 9 9 7 年 ， 上海市建筑构件公司利用建筑工地爆破拆 除的基 坑支护等废弃混凝土制作混凝土空心砌块； 上海市政工程 局以再生混凝土作为高等级公路面层下的主要承重层网 。 和易性是混凝土拌合物的重要性能， 是再生混凝土配 合比设计中的主要准则之一， 测定和表示再生混凝土的和 易性的一个主要指标就是坍落度， 是评判再生混凝土工作 性能的关键因素。 由于砂、 石、 粉煤灰、 水泥等材料具有随 栅性， 由具体的试验来测定坍落度 ， 耗费大量的建筑原材料 ， 同时也耗费大量的人力， 因此， 有各种建筑原材料之间的配 合比来预测再生混凝土的坍落度具有重要的现实意义。 目前， 已经有许多的学者对混凝土的坍落度的预测方 面进行 了大量的研究 ， 如文献 7 】 采用基于数理统计 的线性 回归方法对混凝土的坍落度进行研究 ， 由于混凝土的配合 比呈现高度非线性关系， 选择合适的回归方程非常的困难。 人工神经网络具有 自学习和 自适应的能力， 可以通过预先 提供的一批相互对应的输入一 输出数据， 分析掌握两者之间 潜在 的规律 ， 最终根据 这些规律 ， 用新 的输人 数据来 推算 输 出结果 ， 并在较 多领 域得到 了应用 8 _ 1 0 。 由此 ， 本试 验选 取水泥 、 粉煤灰 、 水 、 砂 、 石 、 再生骨料及减水剂等影响再生 混凝土坍落度的具体指标作为参数 ， 采用 B P 神经网络实 现再生混凝土坍落度的准确预测。 1 数 学建模 B P神经网络是目前使用最广泛的神经网络， 可以解决 非线性映射问题 1 1 羽 。 再生混凝土的坍落度， 在原材料的配 收稿 日期 ：2 0 1 2 - 1 2 - 2 2 基金项目：国家 自然科学基金资助项目( 5 0 9 0 8 0 4 7 ) ； 浙江省 自 然科学基金资助项目( Y1 1 0 0 2 1 0 ) ； 衢州市科技局资助项目( 2 0 0 9 1 0 2 5 ) 8 l 再生混凝土的坍落度 ， 利用式 ( 6 ) 、 ( 7 ) 对 原始数据进行归 一 化处理。 通过测试发现 ， 将网络模型确定为 8 个输入节点 ， 1 个输出节点， 通过训练， 确定采用 1 2 个隐层节点， 能快速 的得到较理想 的结果 。 通过 Ma t l a b 7 0 编程处理 ， 原始数据 及测试 和模拟结果见表 2 3 ， 以及图 3 。 程序运行结果如图 3 。 表 2 再生混凝土配合比和实测坍落度值( 样本数据 ) 程序运行参数设定为： 中误差精度 目标 0 0 0 2 ， 学习速 率为 0 1 ， 最大运行步骤为 3 0 5 0 0 0 。 如图 3 ( b ) ， 实际运行 6 9 4 3 2 次， 执行精度等级达到 0 0 0 1 9 9 9 9 8 。 3 2讨论 如图 3 ( a ) 和表 3 ， 实测坍落度与预测坍落度基本吻 合， 最大偏差为 4 9 6 mm， 最小偏差为 0 1 m i l l ， 通过比较 可以证明， 利用 B P神经网络建立的再生混凝土坍落度的 预测模型， 完全能满足工程实际的需要 ， 具有推广使用 的价值。 4结 论 ( 1 ) 通过具体的配合比参数 ， 在一定的养护条件下， 利 用神经网络模型预测再生混凝土的坍落度， 减少大量的人 力和物力的浪费， 为试验、 生产提供指导。 ( 2 ) 将具体配合比参数作为坍落度的影响因素 ， 在一 定的养护条件下 ， 采用归一化处理 ， 等效考虑了各因素对 再生混凝土坍落度的不同影响。 下转第 9 6页 83 近， 说明此情况下， 混合石英砂粉磨粒度分布比较窄， 效果 最好， 与比表面积情况一致。 石英砂掺量为 3 0 的 A 5 试样 的 D D 和 D 均明显高于其他试样 ， 粉磨效果最差 。 ( 3 ) 指数 函数 R R S B方程拟合情况很好 ， 表 明粒度分 布均匀， 得出A 3的D 仅次于A 0 ， 其颗粒群总体比较细。 ( 4 ) 不同掺量石英砂粉磨后 的水泥的胶砂 3 、 7 、 2 8 d 抗 折 和抗压强度均 比空白样有所提高 ， 说明水泥 的颗粒级配 的能够改善浆体的紧密堆积， 从而优化了胶砂硬化体的结 构 ， 其 中 A 3的效果最好 。 参考文献 ： 1 1 F R I G I O I N E G， MA R R A S R e l a t i o n s h i p b e t w e e n p a r t i c l e s i z e d i s t r i b u t i o n a n d c o mp r e s s i v e s t r e n g t h i n P o rt l and c e me n t J 】 Ce me n t C o n c r e t e R e s e a r c h ， 1 9 7 6 ( 6 ) ： 1 1 3 1 2 8 2 WA K A S U G I S ， S A K A I K， S H I M O B A Y A S H I S ， e t a1 P r o p e r t i e s o f c o n c r e t e u s i n g b e l i t e b a s e d c e m e n t w i t h d i f f e r e n t fi n e n e s s C 】 O E G j o r v ( E d ) ， C o n c r e t e u n d e r S e v e r e C o n d i t i o n s 2 ， E&F N S p o n ， L o n d o n， 1 9 9 8： 21 61 21 6 9 3 T A O Z h e n d o n g ， Z H E N G S h a o h u a P o w d e r e n g i n e e ri n g and e q u i p - m e n t M B e ij i n g ： C h e m i c a l I n d u s t r y P r e s s ， 2 0 0 3 ： 1 6 4 】4 B E N T Z D P ， H A E C K E R C J A n arg u m e n t f o r u s i n g c o a r s e c e m e n t s i n h i g h - p e r f o r manc e c o n c r e t e s J C e m e n t and C o n c r e t e R e s e arc h 1 9 9 9 ， 2 9 ( 4 ) ： 6 1 5 6 1 8 【 5 】B EN T Z D P， C ON WA Y J T C o mp u t e r mo d e l i n g o f t h e r e p l a c e me n t o f “ c o a r s e”c e me n t p a r t i c l e s b y i n e r t fi l l e r s i n l o w W C r a t i o C O B 一 上接第 8 3页 1 5 1 4 吕 乓1 3 艇 l 2 蜜 1 1 l O 测试 样本序 号 6 9 4 3 2 E p o c h s I 1 0 ( a ) 坍落度对 比曲线 ( b ) 神经网络拟合参数图 图 3 再生混凝土坍落度神经网络预测图 ( 3 ) 本研究结果表明采用 B P神经网络可以实现再生混凝 土的准确地预测 ， 为废弃混凝土的再利用提供一种方法指导。 参考文献： 1 阿部道彦 建筑副产品的有效利用 J 土木施工( 日) ， 1 9 9 5 ， 3 6 ( 1 3 ) ： 2 0 2 3 2 高桥泰一， 阿部道彦 废弃混凝土骨料的适应现状与未来 J 混 凝土工程 ( 日) ， 1 9 9 5 ( 2 ) ： 4 1 4 4 3 3 陆凯安 我国建筑垃圾的现状与综合利用 J 】 施工技术， 1 9 9 8 ， 2 8 ( 5 ) ： 4 4 4 5 【 4 】吴贤国， 郭劲松， 等 建筑废料的再生利用研究 J 】 建筑技术与应 用 ， 2 o o 4 ( 1 ) ： 2 1 2 3 5 5 宋瑞旭， 万朝均， 等 高强度再生骨料和再生高性能混凝土试验 研究 J 】 混凝土， 2 0 0 3 ( 3 ) ： 2 9 3 1 【 6 孙亚丽 再生混凝土抗碳化能力与钢筋锈蚀的试验研究【 D 浙 江工业大学， 2 0 0 9 【 7 L I M C Y， YOO N Y S ， KI M J HAp p l i c a t i o n o f l i n e ar r e g r e s s i o n i n p e r f o rma n c e p r e d i c t i o n o f h J g h p e rf o rma n c e c o n c r e t e J C e m e n t 9 6 c r e t e s ： H y d r a t i o n and s t r e n gt h J C e m e n t a n d C o n c r e t e R e s e ar c h ， 2 0 0 1 ， 3 1 ( 3 ) ： 5 0 3 5 0 6 【 6 】B E N T Z D PMo d e l i n g t h e i n fl u e n c e o f l i me s t o n e fi l l e r o n c e me n t h y d r a t i o n u s i n g C E MH Y D 3 D J C e m e n t a n d C o n c r e t e C o m p o s i t e s ， 2 0 0 6 ， 2 8 ( 2 ) ： 1 2 4 1 2 9 【 7 】Z HAN G Y M， NA P I E R MUNN T J E f f e c t s o f p a r t i c l e s i z e d i s t il b u t i o n， s u rfa c e are a an d c he mi c a l c o mp o s i t i o n o n P o r t l a n d c e me n t s t r e n gt h J P o w d e r T e c h n o l ， 1 9 9 5 ， 8 3 ( 3 ) ： 2 4 5 - 2 5 2 【 8 】F UE R S T EN AU D W ， L U T C H J J ， DE A T h e e ff e t e o f b a l l s i z e o n t he e n e r g y e ffic i e n c y o f h y b rid h i g- p r e s s ur e r o l l mi l l ball mi l l g r i n d i n g J 】 P o w d e r T e c h n o l o gy， 1 9 9 9 ， 1 0 5 ( 2 ) ： 1 9 9 2 0 4 9 XI A O Z h o n g mi n g ， WAN G Xi n N e w me thod o f s t u d y i n g the r e l a - t i o n s h i p b e t w e e n p a r t i c l e c o mp o s i t i o n a n d p e rf o rm a n c e an d d i s c u s s - th e o p t i m al c e m e n t p o w d e r c o m p o s i n g J C e m e n t ， 2 0 0 0 ( 4 ) ： 8 - 1 l J 【 1 0 T A O Z h e n d o n g ， Z H E N G S h a o h u a P o w d e r e n g i n e e ri n g and e q u i p m e n t M B e ij i n g ： C h e m i c al I n d u s t ry P r e s s ， 2 0 0 3 ： 1 6 【 1 1 P A R A M A S I V A M R ， V E D A R A M A N R E ff e c t o f a c i d a d d i t i v e s o n t h e m a t e r i a l fl o w p ro p e r t i e s o f d r y g r i n d i n g J P o w d e r T e c h n o l o gy， 1 9 9 3 ( 7 7 ) ： 6 9 7 8 作者简介 联系地址 联系电话 ： 马保国( 1 9 5 7 一 ) ， 男， 工学博士， 研究方向： 新型胶凝材 料、 高强与高性能混凝土、 新型墙体材料与建筑节能、 工业废弃物再资源化的应用研究。 武汉理工大学硅酸盐国家重点实验室马保国课题组 ( 4 3 0 0 7 0 ) 1 3 6 2 8 61 47 5 8 a n d C o n c r e t e R e s e arc h ， 2 0 0 4 ( 3 4 ) ： 4 0 9 4 2 0 【 8 】 C H E N G C u n g u i ， L I U J i a ， Z H A N G C h ang j i a n g ， e t a 1 A n o v e r v i e w o f i n f r are d s p e c t r o s c o p y b ase d o n c o n t i n u o u s w a v e l e t t r a n s f o rm c o m- bi n e d wi t h ma c h i n e l e a r n i n g a l g o ilt h ms： a p p l i c a t i o n t o C hi n e s e me d i c i n e s ， p l ant c l a s s i fi c a t i o n a n d c a n c e r d i a g n o s i s J A p p l i e d s p e c - tr o s c o p y r e v i e w s ， 2 0 1 0 ， 4 5 ( 2 ) ： 1 0 0 1 1 6 9 9 Z H A N G C h ang j i a n g ， C H E N G C u n gui I d e n t i fi c a t i o n b e t w e e n S t e p h a - n i a t e t r and r a S 叨 M o o r e a n d S t e p h a n i a e e p h a r ant h a H a y a t a b y C WT - F r l R - R B F N N S p e c t ro s e o p y - I n t J ， 2 0 0 8 ， 2 2 ( 5 ) ： 3 9 1 - 3 8 6 【 1 0 B O U R Q U I N J ， S C H M I D L I H， V A N H O O G E V E S T P ， e t a1 P i t f al l s o f a r t i fi c i al n e u r al n e t w o r k s ( A N N ) m o d e l l i n g t e c h n i q u e fo r d a t a s e t s c o nt mn i n g o u t l i e r me a s u r e me n t s u s i n g a s t u d y o n mi x t u r e p r o pe r t i e s o f a d i r e c t c o m p r e s s e d d o s a g e fo rm J E u r o p e a n J o u ma l o f P h a r - m a e e u t i e al S c i e n c e s ， 1 9 9 8 ， 7 ( 1 ) ： 1 7 2 8 【 1 1 Y I J i a n q i a n g ， WA N G Q i an ， Z H A O D o n g b i n ， e t a 1 B P n e u r al n e t w o r k p r e d i c t i o n - b ase d v a r i a b l e - p e ilo d s a mp l i n g a p p r o a c h for n e t - w o r k e d c o n t r o l s y s t e m s J A p p l i e d M a the m a t i c s a n d C o m p u t a t i o n ， 2 0 0 7 ， 1 8 5 ( 2 ) ： 9 7 6 9 8 8 【 1 2 Y U S h iw e i ， Z H U K e j u n ， D I A O F e n g q i n A d y n a m i c al l p ar a m e t e r s a d a p t i v e BP n e u r al ne t wo r k s mo d e l a n d i t s a p p l i c a t i o n o n o i l r e s e r - v o i r p r e d i c t i o n J 1 A p p l i e d M a t h e m a t i c s a n d C o m p u t a t i o n ， 2 0 0 8 ， 1 9 5 ( 1 ) ： 6 6 7 5 1 3 】 韩力群 人工神经网络理论、 设计及应用【 M】 E 京： 化学工业出 版社 ， 2 0 0 7 ： 4 7 5 5 作者简介 ： 联系地址 ： 联系电话 ： 孙亚丽( 1 9 7 9 一 ) ， 女， 讲师， 主要研究方向： 建筑技术、 混凝土结构材料。 浙江省衢州市九华北大道 7 8 号 衢州学院建筑工程 学院( 3 2 4 0 0 0 ) l 3 5O 5 7 O 2 02 9 圈 、 、 百一 ， 一 一 神实一 一 2