自密实混凝土流动性试验及其神经网络预测研究.pdf

2 0 1 0 年 第 5期 (总 第 2 4 7 期 ) N u mb e r 5 i n 2 0 1 0 ( T o t a l No 2 4 7 ) 混 凝 土 Co n c r e t e 理论研究 T HE0RE TI CAL RES EARCH d o i ： 1 0 3 9 6 9 i s s n 1 0 0 2 3 5 5 0 2 0 1 0 0 5 0 0 4 自密实混凝土流动性试验及其神经网络预测研究 刘华 良 ，顾杨圣 ，石建军 ， ，屈慧琼 。付强 ( 1 南华大学 城市建设学院，湖南 衡阳 4 2 1 0 0 1 ； 2 绍兴市交通投资集团有限公司，浙江 绍兴 3 1 2 0 0 0 ) 摘要 ： 在对不同配合 比情况下新拌 自密实混凝土的流动性进行 了试验研究 的基础上 ，利用 MAT L AB的神经 网络工具箱对试验结果 进行了人工神经网络预测分析。研究表明利用人工神经网络数值模型能够较好地预测新拌自密实混凝土的流动性能。 关键词： 自密实混凝土；流动性；人工神经网络；预测 中图分类号 ： T U5 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 0 ) 0 5 0 0 1 0 0 3 E x p e r i me n t a n d i t s p r e d i c t i o n a r t i f i c i a l n e u l n e t wo r k s ( ANN) mo d e l s t u d y o n f l u i d i t y o f f r e s h s e l f c o mp a cti n g c o n c r e t e L 1 UHu a l i a n g ， GUY a n g - s h e n g ， S I l I J i a n -j u n ， QUHu i - q i o n g ， F UQi a n g ( 1 S c h o o l o f Ur b a n C o n s t r u c t i o n ， U n i v e r s i t y o f S o u t h C h i n a ， He n g y a n g 4 2 1 0 0 1 ， C h i n a ； 2 S h a o x i n gC i mmu n i c a t i o n s G r o u p ， L t d ， S h a o x i n g3 1 2 0 0 0 ， C h i n a ) Abs t r a ct： Ba s e d o n e x p e r i me n t a l s t ud y f o r fl u i d i ty o f f r e s h s e l f - c o mp a c t i n g c o n c r e t e wi t h d i ffe r e n t mi x d e s i g n Th e p a p e r e s tab l i s he s a r t i fi c i a l n e u r a l n e two r k s ( A NN) mo d e l f 0 r p r e d i c t i n g i t S fl u i d it y b y MA T L A B AN N t o o l s T h e r e s e a r c h i n d i c a t e s t h a t p r e d i c t in g t h e fl u i d i ty o f 雠 s b s e l f - c o mp a c t i n g c o n c r e t e b y a r t i fi c i a l n e u r a l n e t wo r k s ( AN N) i s f e a s i b l e Ke y wo r d s ： s e l f c o mp a c t i n g c o n c r e t e ； fl u i d i ty； a r t i fi c i a l n e u r a l n e two r k s ( AN N) ； p r e d i c t i o n 0 引言 自密实 混凝 土f1 1 ( S e l f C o mp a c t i n g C o n c r e t e 缩写 为 S C C) 是 一 种在 自重作用下 无需振捣 即能密 实成型 的高性能混 凝土 。 这种混凝土可以显著降低混凝土施工中的噪音污染； 大幅度减 轻工人的劳动强度； 减少传统混凝土施工中因漏振或过振造成 的麻面或离析； 解决了配筋密集 、 结构复杂部位因振捣不足而 造成的质量缺陷问题。同时， 由于 自密实混凝土在配制中， 大 量利用粉煤灰、 高炉矿渣等工业固体废弃物， 有利于资源的综 合利用和生态环境的保护 ， 从而被誉为“ 绿色混凝土” 2 】 。 但是， 由于 自密实混凝土组分复杂多样 ， 各组分之 间又相 互影响 、 相 互制约， 故其拌合物的工作性能很难用单因素的回归关系加以 描述 。 人工神经网络【3 ( A r t i fi c i a l Ne u r a l N e t wo r k缩写为 A N N) 是 由大量简单的处理单元广泛地相互连接而成的复杂网络系统， 具有高度的并行处理， 联想记忆， 良好的自适应和自组织能力， 无需人们预先确定系统的模型， 而是以试验或实测数据为基础， 经过有限次的迭代计算， 根据系统输入和输出找到他们之间的 非线性关系， 从而获得一个反映试验或实测数据内在规律的数 学模 型。 1 自密 实混凝土流动性试验 1 1 自密实混凝土配置试验原材料 在本试验中， 采用了如下材料： 胶凝材料： 衡阳市“ 世达” 牌水泥( 3 2 5 R级) ， 该水泥有较低的水化热， 与外加剂的相容性 较好； 粉煤灰掺合料： 湘潭 级粉煤灰， 其具有低用水量和高 活性的性能； 骨料： 粒径范围为 5 - - 2 0 r n l n的卵石及中粗砂( 衡 阳地区) ， 表观密度为2 6 6 g c r n 3 ， 细骨料为级配良好的中粗砂， 细度模数为 2 4 ； 外加剂： 聚羧酸盐高效减水剂 ， 该外加剂有 减水、 增塑的双重作用， 坍落度损失低， 低掺量， 不缓凝 与掺加 时间的先后关系不大； 水 ： 衡阳地区普通自来水。 1 2 自密实混凝土的配合比 本试验采用配合比如表 1 所示， 材料质量单位为 k g ， 其中， 1 2 9组分设计强度为 C 2 0 ， 3 0 3 8组分设计强度为 C 3 0 ； 1 1 3 组分采用的粗集料最大粒径 1 0 ra i n ， 1 4 3 8组分采用的粗集料 最大粒径 2 0 i n r n 。 1 3流动性 测试 试验 方法 ( 1 ) 坍落流动度测试 ： 该方法是一种基于坍落度测试来评 价无障碍条件下 S C C在水平面上 自由流动能力的方法， 在日本 最初是用它来测试水下 S C C性能的。可通过测定坍落流动度 来评价 S C C的流动性和充填能力。测得的坍落扩展度越大， 其 流动能力和充填能力越好。 ( 2 ) V型漏斗试验： 一般用来测定粗骨料粒径小于 2 0 i n l r l 的S C C流动眭。将约 l 0 L自密实混凝土拌合物装满V型漏斗， 抹平表面。随即打开下底盖 ， 测试从开盖到混凝土拌合物全部 流出的时间( s ) ， 检测的时间越短， 流动性能越好。 1 4试验结 果 通过试验取得试验结果数据见表2 。 收稿 日期 ：2 0 1 0 - 0 1 - 0 2 基 金项 目：2 0 0 7 年度湖南省建设厅课题( 4 6 ) ； 衡 阳市科技局项 目( 2 0 0 8 K G3 4 ) 1 O 表 1 自密实混凝 土配合 比 2 基 于人工神 经 网络 的 自密 实混凝 土流动性 预测研 究 2 1 人工神经网络模型和训练函数的选择 利用 C a s c a d e f o r wa r d b a c k p r o p ， E l ma n b a c k p r o p ， F e e d f o r w a r d b a c k p r o p与 T i me - d e l a y b a c k p r o p四种 B P神经 网络 嘲 的各 类函数在 Ma t l a b软件中进行了大量 的练习， 发现 C a s c a d e f o rwa r d b a c k p r o p与 F e e d f o rwa r d b a c k p r o p网络中的 T r i a n b f g ， T r i a n c g b ， T r i a n c g f ， T r i a n c g p ， T r i a n o s s 和 T r i a n s c g函数利于实现目标误差 的收敛 ， 且训练速度快 。 2 2样本 数据 的 选取 以表 1中的粗集料最大粒径、 减水剂用量、 砂率和水胶比 作为人工神经网络模型的输人数据 ， 以表 2中的坍落度、 扩展 度和时间T 作为输出数据 ， 随机选取其中 8组( 试验次序分 图 1 坍落流动度试验 图 2 V型漏 斗试验 表 2 试验 结果 图 3 8 P神经网络模 型 别为 2 、 6 、 1 2 、 1 3 、 1 9 、 2 8 、 3 3 、 3 7 ) 为预测样本 ， 其余 3 O组作为训 练样本。因为数据中数值过大， 为了简化训练过程， 可以对数据 进行归一标准化处理。 2 3 预 测结果 比较 通过分析， 对坍落度 、 扩展度和时间 T 等试验结果和 C a s c a d e f o r wa r d b a c k p r o p 、 F e e d f o r w a r d b a c k p r o p两种神经网络 模型的预测结果进行了比较( 如图4 - q 5 所示) ， 从中可以看出预 测值与实际值十分吻合。 3O O 0 2 9 0 o 枷2 8 0 0 尉 隧 2 7 0 O 2 60 0 2 5 0 0 2 6 0 0 2 7 00 2 8 0 0 2 9 0 0 3 0 0 0 目标值 ( a ) C a s c a d e f o r w a r d b a c k p r o p 神经 网络 3 0 0 0 2 90 0 2 8 0 0 聪 帑 2 7 0 O 2 5 0 0 2 6 0 0 2 7 0 0 2 8 0 0 2 9 0 0 3 0 0 0 目标值 ( b ) F e e d f o r w a r d b a e k p r o p 神经 网络 图 4 坍落度预测值与 目标值比较 3 主要 结论 与存在 问题 采用了能够进行多因素非线性回归的神经网络方法对新 拌自密实混凝土的流动性能进行分析预测。结果表明， 神经网 络方法是一种可用于自密实混凝土流动性能预测切实可行的 途径。在实际施工中， 可以根据配合比设计原则， 初步确定各组 分的用量， 然后将初步确定的数据输入训练好的网络中， 可以 得到网络的预测结果， 根据预测结果再调整配合比， 直至符合 要求。这可以大大的减少确定 自密实混凝土配合比的工作量， 优化配合比设计， 提高工作效率。 3 1 主要 结论 ( 1 ) 自密实混凝土的组分复杂多样， 各组分之间相互影响、 相互制约， 各因素与拌合物混凝土的性能呈非线性关系。利用 人工神经网络， 对高度复杂、 高度非线性的 自密实混凝土可以 直接建立性能预测模 型。 ( 2 ) 利用 B P神经网络 C a s c a d e f o r w a r d b a c k p r o p和 F e e d f o rwa r d b a c k p r o p两种网络 中的 T r i a n b f g ， T fi a n c g b ， T fi a n c g f ， T r i a n c g p ， T r i a n o s s 和 T fi a n s c g函数建立了对 自密实混凝土流动 1 2 9 0 0 0 8 5 00 8 0 0 0 7 5 0 0 嚣 7 0 0 0 65 0 0 6 0 0 0 5 50 0 5 0 0 0 6 0 0 0 7 0 0 O 8 0 0 0 9 0 0 0 目标值 ( a ) C a s c a d e f o r wa r d b a c k p r o p 神经网络 900 0 8 5 O 0 800 0 750 0 理 嚣 7 0 0 0 6 5 0 0 6 0 0 0 550 0 5 0 00 6 0 0 0 7 0 0 0 8 0 0 0 9 0 0 0 目标值 ( b ) F e e d f o r w a r d b a c k p r o p 神经网络 图 5 扩展度预测值与 目标值比较 4 0 3 5 3 0 2 5 j 型 露 2 0 1 5 1 0 0 5 0 05 1 0 1 5 2 0 2 5 3 0 3 5 4 0 目标值 ( a ) C a s c a d e f o r wa r d b a c k p r 0 p 神 经网络 4 0 3 5 3 0 2 5 理 嚣 2 0 1 5 1 0 0 5 0 O 5 l U 1 5 2 0 2 5 3 U 3 5 4 U 目标值 ( b 1 F e e d f o r w a r d b a c k p r o p 神 经网络 图 6 时间 1 预测值与 目标值 比较 性( 坍落度、 扩展度、 T 时间) 的预测模型， 预测结果与实际试 验结果误差较小。 3 2 尚需深入研 究的问题 ( 1 ) 建立模型时， 只考虑了部分组分的用量 ， 尚未考虑自密 实混凝土各组分的材料属性对其工作性能和强度的影响， 如减 水剂的减水效果 、 水泥及掺合料的细度和需水量 、 砂的细度模 数等。如果将这些因素也作为网络的输入变量， 估计网络模型 将会有更好的通用性和更高的准确性。 下转第 1 5页 0 0 8 0 6 0 4 0 2 0 0 I 2 3 4 5 6 7 硬化混凝土含气量 O O 8 O 6 0 40 2 0 0 l 2 3 4 5 6 7 新拌混凝 土含气 量 ， 图 3 含气量对混凝土抗冻耐久性系数的影响 从图 3中可以清楚的看到试件 l 1 6 2 和 l 1 7 2的硬化混凝土 的含气量达到了4 和4l ， 但抗冻性却很差， 其主要原因是硬 化混凝土的气泡间距过大所造成的， 试件 1 1 6 2和 l 1 7 2的气泡 间距系数分别为 0 7 4 4和 1 0 l 1 。 琶 辍 1 j ； 塑 蓬 O 气 泡 比表面积 mm 气 泡l司距 mm 图 4 气泡结构参数与混凝耐久性系数 间的关 系 从图 4可以看出， 间距系数与混凝土的抗冻耐久性系数具 有良好的相关性( 相关系数 R = 0 9 2 ) ， 气泡间距系数越小， 混凝 土的抗冻耐久性愈好。气泡比表面积与混凝土耐久性系数也具 有相同的变化趋势， 但相关性较低( 其相关性系数 R = 0 8 ) 。 4结 论 ( 1 ) 含气量对混凝土的抗冻性影响显著， 水灰比则影响较 弱， 即只要混凝土的含气量足够 ， 水灰比对引气混凝土抗冻性 的影 响很， J 、 。 ( 2 ) 硬化混凝土的气泡结构是影响混凝土抗冻性的主要因 素， 其中气泡间距系数与混凝土抗冻耐久性系数显著相关 ， 是影 响混凝土抗冻性能的决定性因素。 上接第 1 2页 ( 2 ) 建议不同的地区， 采用本地区常用的建筑材料( 砂、 石、 水泥、 粉煤灰及各种外加剂) 作为学习样本不断积累， 以形成适 合本地区材料特色的网络模型， 为自密实混凝土的广泛推广建 立基础 。 ( 3 ) 对 自密实混凝土的研究大部分都在配合比设计等配制 工作及其材料性方面， 对硬化后配筋结构的力学性能、 结构的 变形能力等涉及结构使用状态下安全性的重要问题也可考虑 运用人工神经网络进行模拟预测研究。 参考文献： 【 1 】O K AMU R A H， O U C HI M S e l f c o mp a c t i n g c o n c r e t e J J o u r n a l o f A d v a n e e d C o n c r e t e T e c h n o l o g y ， 2 0 0 3 ( 1 )： 5 - 1 5 2 J周履 高性能混凝土与自密实混凝土在日本的发展与应用f J 】 国外桥 参考文献 ： 1 】K O R HO N E N C Ne w d e v e l o p m e n t s i n c o l d - w e a t h e r c o n c r e t i n g P r o c e e d i n g s C T h e 1 l t h I n te rna t i o n a l C o n f e r e n c e o f C o l d R e g i o n s E n g i n e e r i n g AS CE， An c h o r a g e ， AK， 2 0 0 2： 5 31 -5 3 7 【 2 】P O WE R S T CA w o r k i n g h y p o t h e s i s f o r f u r t h e r s t u d i e s o f f r o s t r e s i s t a n t o f e o n c r e t e I J A C I ， 1 9 4 5 ， 1 6 ( 4 ) ： 2 4 5 - 2 7 2 3 P O WE RS T C S t u d i e s o f t h e p h y e i al p r o p e rt i e s o f h a r d e n e d p o l a n d c e me n t p a s t e J J o u r AC I ，1 9 4 7， 1 8 ( 8 ) ： 9 3 3 9 6 9 4 】P O WE R S T C V o i d s s p a c i n g as a b a s i s for p r o d u c i n g a i r - e n tr a i n e d c o n c r e t e J A C I J o u r ， P r o c ， 1 9 5 4 ， 5 0 ： 7 4 1 7 6 0 【 5 】5 吴伟， 崔光华 星点设计效应面优化法及其在药学中的应用 J 】 国 外医学药学分册， 2 0 0 0 ， 2 7 ( 5 ) ： 2 9 2 2 9 8 6 】 慕运动月 向 应面方法及其在食品工业中的应用 J 郑州工程学院学 报， 2 0 0 1 ， 2 2 ( 3 ) ： 9 1 9 4 7 】A S T M C 6 6 6 C 6 6 6 M- -0 3 ， S t a n d a r d t e s t m e t h od for r e s i s t a n c e o f c o n c r e t e t o r a p i d f r e e z i n g a n d t h a w i n g s A S T M I n t e rna t i o n a l ， We s t C o n s h o h o c k - e n， P A ， 2 0 03 f 8 】许丽萍， 吴学礼， 黄士元 抗冻混凝土设计【 J J _ 上海建材学院学报， 1 9 9 3 ， 6 ( 2 )： 1 1 2 1 2 3 【 9 】 郭明洋， 杨荣俊， 张金喜 水灰比对混凝土气泡特征参数影响的试验 研究 J 1 混凝土， 2 0 0 7 ( 1 2 ) ： 1 3 1 6 【 1 O 】 杨晶杰， 孙兆雄 ， 葛毅雄， 等 引气混凝土的抗冻性和气泡结构的关 系研究 土工基础 ， 2 0 0 5 ， 1 9 ( 2 ) ： 7 6 7 8 1 l 】 张金喜， 郭明洋 ， 杨荣俊， 等 引气剂对硬化混凝土结构和性能的影 响【 J J 武汉理工大学学报， 2 0 0 8 ， 3 0 ( 5 ) ： 3 8 _ 4 1 【 1 2 A S T M C 2 3 1 0 4 ， S t a n d a r d t e s t m e t h o d for a i r c o n t e n t o f e s h l y m i x e d e o n c F e t e b y t h e p r e s s u r e m e t h o d i s 】 A S T M I n t e r n a t i o n a l ， We s t C o n s h o - h o c k e n， PA， 2 0 0 4 【 1 3 A S T M C 4 5 7， S t a n d a r d t e s t m e t h od for m i c r o s c o p i c al d e t e r mi n a t i o n o f p a r a me t e r s o f t h e a i r - v o i d c o n t e n t a n d p a r a me t e r s o f t h e a i r v o i d s y s - t e n i n h a r d e n e d c o n c r e t e S AS T M I n t e r n a t i o n a l ， We s t C o n s h o h o c k e n， P A ， 1 9 98 【 1 4 】 H E N D ER s O N G L F r e e z e - t h a w r e s i s t a n c e o f c o n c r e t e w i t h marg i n a l a i r c o n t e n t R P u b l i c a t i o n N o F H WA HR T 一 0 6 1 1 7 ， F H WA， 2 0 0 6 作者简介： 朱志远( 1 9 8 1 一 ) ， 男， 博士， 研究方向： 机场施工与材料。 单位地址： 西安空军工程大学工程学院机场建筑工程系( 7 l 0 o 3 8 ) 联 系电话 ： 1 5 9 0 2 9 1 8 9 3 3 梁 ， 1 9 9 8 ( 2 ) ： 6 9 - 7 0 【 3 周绍青， 石建军 ， 杨晓锋， 等神经网络在自密实混凝土流动性能中 的应用 J 】 水利与建筑工程学报， 2 0 0 5 ， 4 ( 3 ) ： 4 3 4 5 f 4 C E C S 2 0 3 ： 2 0 0 6 ， 自密实混凝土应用技术规程 s 】 【 5 】 刘华良， 石建军， 宁严庆 自密实混凝土测试方法与技术研究【 J 混凝 土 ， 2 o o 8 ( 3 ) ： 9 0 9 3 【 6 飞思科技产品研发中心 M A T L A B 6 5 辅助神经网络分析与设计【 M 】 北京 ： 电子工业出版社， 2 0 0 3 作者简介 单位地址 ： 联 系电话 ： 刘华良( 1 9 7 9 一 ) ， 男 ， 讲师， 硕士 ， 主要研究方向： 高性能混 凝土材料及其力学性能。 湖南衡阳南华大学科技处( 4 2 1 0 0 1 ) 0 7 3 4 - 61 】 1 7 6 5 1 5 - 辍 靼 徨 辍 蓬