【摘要】：泵送混凝土施工工藝是目前最常采用的施工方法之一,其施工質(zhì)量的好壞關(guān)系重大。但是目前一些地方的施工對(duì)泵送混凝土配合比設(shè)計(jì)不夠精確,在一些特殊地區(qū)配合比的設(shè)計(jì)仍然循規(guī)蹈矩,致使工程事故頻發(fā)。另外,泵送劑并不是靈丹妙藥,在特殊環(huán)境中泵送劑的性能會(huì)發(fā)生某些改變,這些問題都是急需要研究與解決的。本文以解決上述問題為基本出發(fā)點(diǎn),通過建立可泵性的評(píng)價(jià)指標(biāo),以可泵性優(yōu)劣為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),以配合比要素為參數(shù),來求解配合比各個(gè)要素的可泵性范圍。正交試驗(yàn)法以C50泵送混凝土為研究對(duì)象,研究了C50泵送混凝土的坍落度、擴(kuò)展度、倒坍時(shí)間、壓力泌水率、容重、7d劈拉強(qiáng)度、28d劈拉強(qiáng)度、7d抗壓強(qiáng)度、28d抗壓強(qiáng)度等指標(biāo)的主要影響因素,并且得到了各個(gè)因素與指標(biāo)之間的增減關(guān)系,估計(jì)邊緣均值圖給出了各個(gè)因素之間的交互作用,最終確定了C50泵送混凝土在滿足強(qiáng)度前提下達(dá)到最佳可泵性的配合比。另外,本文使用了統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS對(duì)試驗(yàn)結(jié)果給出了完整的數(shù)學(xué)分析。在回歸分析中,通過對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的擬合,得出了C50泵送混凝土坍落度、擴(kuò)展度、倒坍時(shí)間、壓力泌水率、容重、7d劈拉強(qiáng)度、28d劈拉強(qiáng)度、7d抗壓強(qiáng)度、28d抗壓強(qiáng)度線性回歸公式,這對(duì)于今后同類問題的解決提供了一條快速、簡(jiǎn)便的研究方法。在使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)時(shí),本文選取了C50泵送混凝土的28d抗壓強(qiáng)度為預(yù)測(cè)指標(biāo),將通過回歸方程得到的28d抗壓強(qiáng)度作為實(shí)測(cè)值進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)誤差不大,這說明該模型是可行的。因此,該模型也可以用來預(yù)測(cè)其它強(qiáng)度等級(jí)的泵送混凝土指標(biāo),再結(jié)合泵送混凝土的可泵性評(píng)價(jià)體系,就可以評(píng)價(jià)任何強(qiáng)度等級(jí)泵送混凝土的可泵性。
[Abstract]:Pumping concrete construction technology is one of the most commonly used construction methods at present, and its construction quality is of great importance. However, at present, the design of pumping concrete mix ratio is not accurate enough in some places, and the design of mix proportion in some special areas is still in accordance with the rules, resulting in frequent engineering accidents. In addition, pumping agent is not a panacea, the performance of pumping agent will change in special environment, these problems need to be studied and solved urgently. In this paper, to solve the above problems as the basic starting point, by establishing the evaluation index of pump ability, taking the pump performance as the evaluation standard, and taking the mix proportion element as the parameter, the pumping range of each element of the mix proportion is solved. Taking C50 pumping concrete as the research object, the main influencing factors of slump, expansion, collapse time, pressure bleeding rate, bulk density, 7 d split tensile strength, 28 d split tensile strength, 7 d compressive strength and 28 d compressive strength of C50 pumped concrete are studied by orthogonal test, and the relationship between each factor and index is obtained, and the interaction between each factor is given by the estimated edge mean diagram. Finally, the mixture proportion of C 50 pumping concrete to meet the strength is determined. In addition, the statistical software SPSS is used to give a complete mathematical analysis of the test results. In regression analysis, the linear regression formulas of slump, expansion, collapse time, pressure bleeding rate, bulk density, 7 d split tensile strength, 28 d split tensile strength, 7 d compressive strength and 28 d compressive strength of C50 pumping concrete are obtained by fitting the test results, which provides a rapid and simple research method for solving the same problems in the future. When using BP neural network to predict, the 28d compressive strength of C50 pumping concrete is selected as the prediction index, and the 28d compressive strength obtained by regression equation is used as the measured value to predict, and the prediction error is small, which shows that the model is feasible. Therefore, the model can also be used to predict the pumping concrete index of other strength grades, and combined with the pumping performance evaluation system of pumping concrete, the pumping performance of any strength grade pumping concrete can be evaluated.
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TU528

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1 通訊員 章華平　周e，

本文編號(hào)：2498590