文摘

正交试验进行调查的影响混合纤维超高性能混凝土的力学性能与粗骨料(UHPC-CA)。它是用于设计和制造144个测试标本进行抗压强度、抗弯抗拉强度、静态抗压弹性模量试验和SEM微观测试。考虑到粗骨料的质量替代率(10%,15%,20%,30%),钢纤维体积率(0%,0.5%,1.0%,1.5%),和聚丙烯纤维体积率(0%,0.05%,0.10%,0.15%)。结果表明,钢纤维的体积分数最大的影响抗压强度和弯曲抗拉强度,紧随其后的是粗骨料的质量替代率和聚丙烯纤维体积分数的影响最小。静态压缩下的弹性模量、粗骨料的质量替代率影响最大,其次是钢纤维和聚丙烯纤维的体积分数。基于抗压特性,分析弯曲拉伸性能,弹性模量,最佳的混合比例建议如下:粗骨料15%,1.5%钢纤维、聚丙烯纤维0.10%。最后,三种强度参数预测基于反向传播(BP)神经网络系统。之间的相对误差的绝对值预测强度和实验值小于5%,这表明本文提出的预测模型可以提供一个参考的多目标优化混合纤维超高性能混凝土的混合比例。

1。介绍

Ultra-highperformance混凝土(UHPC)是一种新型的水泥基材料具有高强度、高耐久性、高韧性、超级化学耐腐蚀性,低孔隙度。然而,低水胶比导致UHPC材料和生产成本高。与普通UHPC相比,超高性能混凝土的成本(UHPC-CA)包含粗骨料已经大大减少。通过统计数据的成本一般活性粉末混凝土(RPC)的研究人员发现通常成本达到4000元/ m³,甚至一些成本高达8000元/ m³,远高于普通混凝土的价格1- - - - - -3]。的粗骨料,可以减少胶结材料的使用在一定程度上,减少早期自收缩,降低成本。研究发现,UHPC矩阵的测量应变和收缩值与骨料含量的增加,减少和UHPC矩阵的收缩605公斤/米³粗骨料是只有67.6%的,如果没有粗骨料(4]。早在1980年代,在中国一些学者开始考虑混杂纤维复合材料的应用程序(HC),发现混合材料优良的性能和良好的经济(5]。通过混凝土的单轴循环压缩试验标本,徐等人发现,混合纤维可以明显改善循环力学行为通过约束效应(6]。结果表明,钢纤维和聚丙烯纤维的掺入再生混凝土提高再生混凝土的弯曲韧性显著矩阵,和弯曲韧性增加最当内容是1.0%和0.9%,分别为(7]。自由等人发现,钢纤维最大的增加外部纤维,可以显著提高抗压强度、抗弯强度和断裂性能的混凝土(8]。聚丙烯纤维可以使混凝土应变硬化早期断裂过程增韧。现有文献[9- - - - - -11]表明,增加纤维的数量会影响纤维的均匀分布,减弱抗裂性能和增韧效果,可以提高纤维的定向流量控制方法。与纤维取向张量的减少,UHPC也显示这一趋势的抗拉强度先降低,然后增加。样品与主平行纤维方向垂直于加载方向显示最高及最低的动态特性,分别。邓et al。12- - - - - -14)还与两种混合钢纤维高性能合成纤维和钢纤维到超高性能混凝土的不同尺度矩阵探索韧性的变化规律在不同的混合模式和不同的纤维含量。先前的研究结果的基础上对超高性能混凝土,本文将关注的目标降低超高性能混凝土的生产成本,增加不同数量的粗骨料和steel-polypropylene混合纤维的影响研究各种材料的抗压强度、抗弯强度和弹性模量UHPC。实验结果分析从微观方向,和实验结果是基于BP神经网络的预测系统。

2。材料和方法

2.1。测试原材料

在这篇文章中使用的原材料是适合实际工程。湖北省自然河流砂细度模数为2.55,普通硅酸盐水泥(p . O52.5)和天然石灰岩粗骨料粒径为4.75 -15毫米用于混合料配合比设计。平行纤维镀铜钢纤维(SSF)和聚丙烯纤维(PPF),和他们的性能属性如表所示1。粉煤灰是武汉汉阳Zhongcun销售的1级粉煤灰混凝土制品有限公司有限公司;硅灰是由河南谊翔新材料有限公司有限公司的平均粒径为0.1μ米,比表面积是19100米²/公斤,SiO₂内容是96%以上。减剂是polycarboxylate强塑剂与减水率≥37%;混合水是普通的自来水。为了研究超高性能混凝土的力学性能包含粗骨料,16组试验混合比例的正交试验设计方法。参考标准T / CBMF 37 - 2018,参考组合设计是基于UHPC总容积密度2500 kg / m³,如表所示2。

2.2。正交试验设计

根据l₁₆(4⁵)正交表设计三个因素,四层正交试验(见表3),粗骨料的质量内容是基于2500公斤,取代UHPC灰浆的重量的10%,15%,20%,和30%,分别。钢纤维体积分数为0、0.5%、1.0%和1.5%;聚丙烯纤维体积率为0,0.05%,0.1%,0.15%。实验中使用的标本是100毫米×100毫米×100毫米和100毫米×100毫米×300毫米。每组包含三个标本,共16组。标本是由标准的测试方法标准养护28天之后。

2.3。测试方法

在这个实验中,超高性能混凝土的生产过程包含粗骨料(UHPC-CA)被强迫选择混凝土搅拌设备,严格按照标准T / CBMF 37 - 2018。©混合时间控制在20分钟,标准采用室温维护。严格按照GB / t50081 - 2019标准的要求,试样振实,覆盖着塑料薄膜,并删除测试模具在48 h。然后,测试块重和编号,立即放置在98%的相对湿度的恒定的温度20±2°C在维修室28 d。抗压强度测试sye - 2000压力试验机的范围从0 - 2000 kN。四点弯曲和静态弹性模量测试使用帕- 600,万能材料试验机,测量范围为0 - 600 kN。SEM电镜测试使用的仪器是一个扫描电子显微镜分辨率为3.2 nm和放大的19 - 300000,这是不断调整和配备了二次电子和后向散射探测器。此测试程序的加载是严格按照(GB / T 50081) [15]。普通混凝土力学性能测试标准。装运示意图如图1,实测强度值记录下来。

3所示。结果与讨论

3.1。失败的过程和模式

立方体抗压强度的故障特点和四点弯曲强度测试图所示2。发现塑料UHPC标本显示明显的脆性破坏。加载过程中测试,初始裂纹形成的弱点标本,然后迅速扩展到顶部的标本。韧性较差,发生明显的脆性破坏。立方体抗压试件,沿着周围剥落失效,四点弯曲试样,它突然被分为两个部分。立方体抗压加载过程中,随着压力的增加,裂纹发展的薄弱部分标本。标本被加载到一定阶段时,一声巨响,标本完全摧毁,和可见的裂缝产生的四个角落立方体的标本,但没有发生混凝土剥落。弯曲加载过程中,随着压力的增加,第一个微裂纹出现在中跨位置底部的标本。随着荷载继续增加,裂缝向上发展。由于纤维的存在,标本不是分为两个部分。 On the fracture surface of the specimen, it can be clearly seen that steel fiber and polypropylene fiber are pulled out or broken. The existence of fiber plays a role in bridging cracks, inhibiting crack development, and toughening.

3.2。测试结果

立方体抗压强度、四点弯曲强度和弹性模量的试样在不同因素归纳在表格4。

3.3。范围分析

实验结果表4处理获取范围分析表见表5,直观的分析图表的因素,如图3。

从表可以看出5最具影响力的因素,立方体抗压强度和抗弯强度C钢纤维,而对于三个强度参数,钢纤维的影响水平K4 >K3 >K2 >K1,即最优因素水平K4所示。的弹性模量,因素的影响一个粗骨料是最明显,其次是C钢纤维。粗骨料的内容越多,弹性模量越大。立方体抗压强度和抗弯强度而言,最优因素水平的因素一个是K2。抗压强度和抗弯强度,K2是因素的最佳剂量一个。为B聚丙烯纤维,因素水平K3、相应的立方体抗压强度和抗弯强度达到最大的同时,但他们对弹性模量几乎没有影响,这是文献[描述的结果一样16]。因此,最佳的混合比率通过A2B3C4范围分析,也就是说,粗骨料的质量含量为15%,聚丙烯的体积含量是0.1%,钢纤维的体积含量为1.5%。

通过这三个数据的比较,可以看出,粗骨料的含量的影响在立方体抗压强度先增加然后减少,影响弹性模量逐渐增加,对抗弯强度的影响明显减小。当粗骨料的含量很小,粗糙的表面可以加强相互积累总量的连锁效应,提高立方体抗压强度、10.3%高于对照组。与粗骨料含量的增加,弹性模量逐渐增加,从图可以看出,弹性模量曲线线性增加。当粗骨料的质量含量为15%,20%,和30%,分别与10%组相比,它增加了10.6%,14.1%和16.2%。聚丙烯纤维的影响曲线上的抗压和抗弯性能增加,然后降低。与空白控制相比,弯曲强度增加了5.6%,12.9%,和7.2%,分别时,用量为0.05%,0.1%,0.15%。对弹性模量的影响是微不足道的。它可以清楚地看到,钢纤维的加入显著提高了抗压强度、抗弯强度和弹性模量的UHPC-CA矩阵。相比之下,有0%的内容,当含量为1.5%时,抗压强度、抗弯强度、弹性模量增加了35.0%,51.2%,和5.4%,分别。

3.4。因子权重分析

与主观权重法、熵权法减少了主观因素的影响,减少了计算误差,使计算结果更科学(17,18]。基于层次分析法和熵权方法,分析每个因素的重量级别,得出每个因素的权重通过使用SPSS软件如表所示6。从表中可以看出,三个因素的重量立方体抗压强度是钢纤维(0.6613)>粗骨料(0.2213)>聚丙烯(0.1174);对抗弯强度的影响是钢纤维的重量(0.4997)>粗骨料(0.3486)>聚丙烯(0.1517);弹性模量的重量是:粗骨料(0.7307)>钢纤维(0.2590)>聚丙烯(0.0103),这是完全符合范围分析。

3.5。方差分析

方差分析表所示7。从表中可以看出,UHPC-CA立方体抗压强度的影响因素C钢纤维体积率和因素一个粗骨料的内容是非常重要的,而的影响因素B聚丙烯纤维很小。UHPC-CA抗弯强度的影响因素C钢纤维体积分数和因素一个粗骨料内容是非常重要的,和B聚丙烯纤维也是重要的影响因素。UHPC-CA的弹性模量、C钢纤维体积分数的影响因素和因素一个粗骨料的内容是非常重要的,影响的因素B聚丙烯纤维是微不足道的。

3.6。分析纤维的混合效果

摘要纤维混合效应系数是用来测量钢纤维和聚丙烯纤维的混合效果三个强度参数。强度增强因子β介绍,如以下公式所示:

f_论坛纤维增强混凝土强度参数,而f_cp是普通混凝土强度参数。抗弯强度和弹性模量的混合效应系数PPF-SF混合纤维超高性能混凝土的立方体抗压强度包含粗骨料被定义为如下公式所示。当α> 1,它显示了一个积极的混合效果。当α< 1,它显示了一个负的混合效果。表8列表之间的关系强度提高系数、混合效应系数,和纤维含量计算了16组的实验数据在这个实验中。

从表可以看出8混合纤维添加到粗骨料混凝土矩阵显示了一个负混合效应的弹性模量无论混合模式和剂量。抗弯强度和抗压强度,既有积极的混合效果和消极的混合效果。当两种纤维混杂,各种力量的增长并不是一个简单的叠加单纤维混凝土强度但混合效果。当PPF内容是0.15%和科幻含量大于0.5%,CA-UHPC显示了积极的混合效应,当PPF含量不大于0.1%和科幻小说内容是0.5%,CA-UHPC显示消极的混合效果。当科幻了,最佳用量为1.5%;PPF单独添加时,最佳用量为0.05%。CF和PPF混合时,最佳用量分别为1.5%和0.1%,。可以看出,单一混合和混合的最佳剂量是不一样的,所以混合效应不是一个简单的增加一个混合的效果。PPF之间的积极的混合效应和科幻纤维起到了增韧和加载过程中混凝土抗裂性能影响,大大提高了加载性能的混凝土。然而,当纤维含量超过一定范围时,纤维之间的间距减少,纤维重叠和相互干扰,导致负混合效应(19,20.]。

3.7。显微分析

摘要粗骨料的粘结效果,聚丙烯纤维和钢纤维对UHPC矩阵被扫描电镜观察和分析,和粗骨料的影响,聚丙烯纤维和钢纤维UHPC矩阵进行了分析和验证。通过观察扫描图粗骨料之间的过渡区和UHPC矩阵图4(一)和4(b),可以看出,粗集料之间的粘附和UHPC矩阵非常接近,和过渡带的厚度很小,这表明,粗骨料之间的充分接触面积和混凝土矩阵使微裂隙的宽度在过渡界面接近0,这是与普通混凝土相比显著提高。有两个原因的影响粗骨料在UHPC的性能。首先,表面粗糙度可以提高粘结效果UHPC矩阵和骨料之间的过渡区。第二,粗骨料可以形成支持UHPC改善UHPC的抗压强度和弹性模量。理查德(21]发现UHPC的弹性模量与630 kg / m3玄武岩砾石混合达到57 GPa,显著高于普通UHPC。这项研究的结果是一致的这一结论。

数据4(c)和4(d)显示一个聚丙烯纤维位于UHPC矩阵和其他暴露在外面。很明显,聚丙烯纤维附近的孔有一个大的阴影区域混凝土交界处矩阵,这不是尽可能的粗骨料。这是因为引气聚丙烯纤维本身的性质导致的孔隙度增加UHPC矩阵(22- - - - - -24]。聚丙烯纤维有一定的界面效应由于其软材料,可怜的拉伸性能和低弹性模量(25]。当内容太多,它将空气吸入的角色,从而破坏超高性能混凝土的密实度矩阵和降低超高性能混凝土的强度。只有在更少的内容有一个小的情况下积极抗压和抗弯强度的影响。

数据4(e)和4(f)显示的细节和钢纤维之间的债券UHPC矩阵。与数据4(c)和4(d)、钢纤维之间的债券和UHPC矩阵更接近。很明显,没有洞附近的债券,以及混凝土浆和钢纤维之间的债券很紧结。可以看出,水泥浆非常严格与钢纤维的表面。钢纤维在混凝土基体的强化机制主要体现在高拉伸强度和弹性模量的钢纤维、钢纤维可以发挥锚定作用矩阵和混凝土块裂缝的发展,减少损伤矩阵快速开裂造成的局部微裂隙,从而有效地改善UHPC矩阵的抗压强度。

扫描电子显微镜测试的结果也解释了为什么掺入钢纤维具有较高的抗压强度和抗弯强度的改善。Kumar梅塔等人发现,混凝土的弹性模量主要是与弹性材料和混凝土各组成部分的比例(26]。钢纤维的弹性模量的影响主要是剂量。一些学者已经证明,当钢纤维含量从0%增加到3%,UHPC弹性模量的增加。然而,当钢纤维含量大于4%,UHPC大幅减少由于过度工作性能的纤维含量,导致增加内部孔隙度和弹性模量下降。因此,钢纤维的含量有一定影响UHPC的弹性模量。

4所示。基于BP神经网络的强度预测

4.1。BP神经网络的工作原理

反向传播(BP)神经网络是一种多层前馈网络,这是最常用的人工神经网络学习算法(27]。据统计,近90%的基于BP算法的人工神经网络应用程序(28]。BP神经网络是基于自己的多层感知器,模仿人脑神经元的外部刺激的反应过程,利用信号的正向传播和反向调整错误建立一个智能网络的预测,可以有效地处理非线性信息。由于其强大的学习能力和处理数据,广泛用于工程。BP神经网络通常是由一个输入层、一个或多个隐藏层和输出层。在这个实验中使用的神经网络结构如图5。每个结构层包含一个或多个神经元。相邻层神经元由可调节重量完全连接。通过改变网络的连接权值或阈值适应外部世界的需求以达到所需的误差要求,以便获得最真实的预测价值。因此,BP神经网络的容错,自学能力和适应能力。

4.2。神经网络的建立和数据处理

本文实验数据随机分为训练集,验证集和测试集按照70%,15%,15%。为了构建UHPC混合纤维的强度预测模型,使用了一个三层结构的神经网络系统。输入层的神经元数是3。一个经验公式和多个实验后,隐层神经元的数量是7和输出层神经元的数量是3。结合MATLAB语言程序,神经网络工具箱,和新功能是用于建立BP神经网络。纯粹的线性传递函数中使用的输入和输出层,年代传递函数是用于隐藏层。培训数量是3000,学习速率为0.01,训练误差目标价值为0.00001。因为许多测量数据并不在同一数量级,为了避免大的数值差异和影响训练精度,训练数据归一化,让它在0和1之间。本文中使用的标准化公式所示公式(3)。

的公式,Y代表了规范化的结果;X_马克斯示例中的最大值;X_最小值示例中的最小值;和X是样本值正常化。图6的拟合训练集、验证集,测试集,和总组训练后7当隐层神经元。预测结果和实验结果之间的相关性是接近1。

4.3。神经网络模型的验证

所有的实验数据都导入到BP神经网络预测模型,和力量得到拟合曲线如图7。摘要错误的BP神经网络模型的训练和测试是全面评估均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE),平均相对误差(日军),最大相对误差(MAX-RE)和拟合优度系数R²(见表9)。计算公式是:

通过上面的分析,可以发现,BP神经网络用于预测三个强度参数,误差分析的测试数据从不同的角度进行。结果表明,均方根误差和平均绝对误差,预测误差的抗压强度远远大于预测错误的弯曲强度和弹性模量,平均相对误差很小,最大拟合优度为0.84。它可以清楚地看到,预测值和真实值之间的差异分布近似服从正态分布,和误差百分比分布集中在(−5%、5%),表明BP神经网络预测结果本文选择是可行的在一定误差容许范围和有一定的预测价值,这对于工程实践具有一定的参考意义。

5。结论

摘要UHPC-CA的基本力学性能进行了研究,设计三因素四水平的正交试验。主要结论如下:(1)钢纤维可以提高压缩性能、弯曲性能和弹性模量的立方体。当钢纤维的体积率为1.5%,三大股指达到最大值。当粗骨料的质量替代率不超过15%,UHPC-CA抗压强度的增加与粗骨料取代率的增加,弹性模量也大大增加。然而,价值大于15%时,抗压强度UHPC-CA减少到一定程度,和弯曲强度也是负面影响。当聚丙烯纤维的体积分数不大于0.10%,抗压强度和抗弯强度略有增加,弹性模量的影响可以忽略。聚丙烯纤维含量大于0.10%时,强度UHPC-CA减少因为自己的引气性质。(2)直观通过范围分析、方差分析、因子分析和因素权重分析基于层次分析法和熵权法,每个因素水平的排名影响实验结果。通过纤维混合效应的研究,实验确定的最佳混合比A2B3C4,即粗骨料的质量含量为15%,聚丙烯的体积含量是0.1%,钢纤维的体积含量为1.5%。(3)通过SEM扫描UHPC,各种因素对实验的影响从微观的角度来看,合理的解释和权威的最佳混合比例进一步验证。(4)基于BP神经网络,UHPC的强度参数可以预测。之间的相对误差百分比预测值和真实值之间(−5%、5%),和拟合优度接近1。预测效果比较好,它可以提供一些参考设计的超高性能混凝土粗骨料混合。

数据可用性

所有的数据都包含在本研究可从rerequest通讯作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

提供的资助该调查是由中国国家自然科学基金(批准号51878518)。作者非常感谢他们的金融支持。