發(fā)布時間：2018-03-09 19:01

  本文選題：再生混凝土　切入點：BP神經(jīng)網(wǎng)絡　出處：《鄭州大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著我國城鎮(zhèn)化進程加快,每年產(chǎn)生的建筑垃圾總量會達到幾十億噸。對這些建筑垃圾循環(huán)再生利用,用于替代混凝土原材料中天然砂石骨料,既能減輕混凝土原材料的自然資源短缺的問題,又能減輕對環(huán)境的污染,同時能降低生產(chǎn)成本,提高經(jīng)濟和社會效益。因此,再生混凝土性能的研究和利用符合可持續(xù)發(fā)展的要求,具有極大的現(xiàn)實意義。由于再生混凝土原材料的復雜性,其性能指標不像普通混凝土那樣有比較成熟的理論和經(jīng)驗公式,除了要考慮配合比因素外,必須要考慮再生骨料的種類及取代率等因素。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡來預測再生混凝土的坍落度、抗壓強度和彈性模量。結(jié)合本課題組及國內(nèi)外學者試驗研究數(shù)據(jù),對再生混凝土基本性能的主要影響因素進行分析,選取再生粗骨料的表觀密度、吸水率、壓碎指標、水泥用量、砂率、再生粗骨料取代率、水灰比7個主要因素作為BP網(wǎng)絡的輸入?yún)?shù),以坍落度、28d抗壓強度、彈性模量為輸出參數(shù),建立7-20-3的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型來實現(xiàn)非線性映射。研究表明:本文建立的BP網(wǎng)絡模型,根據(jù)再生混凝土配合比和再生骨料性能的數(shù)據(jù)可以較為準確的預測出再生混凝土的坍落度、28d抗壓強度和彈性模量。同時,也可以利用建立的再生混凝土性能的BP網(wǎng)絡模型分析各主要影響因素與再生混凝土性能的變化趨勢,為工程實踐提供理論指導。該模型的成功運用和推廣可以實現(xiàn)再生混凝土基本性能的早期預測,避免再生混凝土前期試配和后期試驗帶來的人力物力資源的浪費,可以降低生產(chǎn)成本,節(jié)約自然資源,給社會帶來顯著的經(jīng)濟效益,具有極大的研究和應用前景。
[Abstract]:With the acceleration of urbanization in our country, the total amount of construction waste produced each year will reach several billion tons. The construction waste is recycled and used to replace the natural aggregate of sand and stone in the raw materials of concrete. It can not only alleviate the shortage of natural resources of concrete raw materials, but also reduce the pollution to the environment, at the same time, it can reduce the cost of production and improve the economic and social benefits. The research and utilization of recycled concrete properties meet the requirements of sustainable development and have great practical significance. Due to the complexity of recycled concrete raw materials, its performance index does not have more mature theoretical and empirical formulas than ordinary concrete. In addition to the proportion factors, the types of recycled aggregate and the replacement rate must be taken into account. In this paper, BP neural network is used to predict the slump of recycled concrete. Combined with the experimental data of our group and domestic and foreign scholars, the main influencing factors of the basic properties of recycled concrete are analyzed, and the apparent density, water absorption, crushing index of recycled coarse aggregate are selected. Seven main factors, such as cement content, sand ratio, replacement rate of recycled coarse aggregate and water-cement ratio, are used as input parameters of BP neural network. The output parameters are the compressive strength of 28d slump and the modulus of elasticity. A 7-20-3 BP neural network model is established to realize nonlinear mapping. According to the data of recycled concrete mix ratio and recycled aggregate performance, the slump strength and elastic modulus of recycled concrete can be predicted accurately for 28 days. The BP network model of recycled concrete performance can also be used to analyze the main influencing factors and the changing trend of recycled concrete performance. The successful application and popularization of the model can realize the early prediction of the basic properties of recycled concrete and avoid the waste of human and material resources brought by the pre-test and post-test of recycled concrete. It can reduce production cost, save natural resources, bring remarkable economic benefits to the society, and have great research and application prospects.
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TU528

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本文編號：1589835