基于机器学习的超高性能混凝土性能预测

基于改进的Andreasen-Andersen(MAA)颗粒堆积模型设计了93组UHPC配合比,根据93组样本的抗压强度与流动度建立了数据库,采用线性回归模型、二次项回归模型、人工神经网络(ANN)模型预测了UHPC的流动度和28 d抗压强度,并使用遗传算法(GA)对ANN模型进行优化得到了GA-ANN模型,最后对比了四种模型的预测精度和稳定性。结果表明:四种模型对UHPC流动度和28 d抗压强度预测精度的高低顺序为GA-ANN模型>ANN模型>二次项回归模型>线性回归模型,其中,GA-ANN模型的R2分别达到了0.979和0.982。

水胶比对低水胶比水泥基复合材料的性能影响探究

为研究水胶比对低水胶比水泥基复合材料(low water/binder cementitious composites, LWBCC)的性能影响不明确的问题,文中对具有0.16~0.22水胶比的4组LWBCC样品进行宏观性能与水化产物测试。结果表明,随着水胶比上升,LWBCC样品的流动度从71.5 mm上升到150.3 mm,而湿堆积密实度从0.691下降到0.572 3,抗压强度从81.25 MPa下降到68.64 MPa;X射线衍射与红外吸收光谱的结果表明,LWBCC样品的物相主要有硅酸三钙、硅酸二钙、氢氧化钙和钙矾石,水胶比的改变对水化产物的相组成并无明显影响;而29Si谱固体核磁的结果表明,水胶比的提高会使水化程度上升。

利用煅烧硅藻土制备高稳态超高性能混凝土基体研究

超高性能混凝土(UHPC)早期自收缩大,使结构存在收缩开裂风险,掺入天然多孔活性粉料以激发其火山灰和内养护协同效应可有效降低UHPC自收缩,改善基体体积稳定性。本文利用煅烧硅藻土以一定体积分数(3%、6%、9%)置换水泥制备UHPC基体,并对其新拌性能、力学性能、自收缩、耐久性能及孔结构与微观结构进行了系统评价。结果表明:掺入煅烧硅藻土能显著改善UHPC力学性能和体积稳定性,并进一步提升其耐久性能;掺入煅烧硅藻土UHPC基体孔结构得到优化,孔隙率降低,孔径细化;掺入煅烧硅藻土UHPC基体中C-S-H凝胶平均Ca/Si比下降,C-S-H(I)占比提高,水化产物结构及致密性改善。优化设计条件下,UHPC基体56 d抗压强度提高9%,56 d抗折强度提高18%,7 d自收缩下降29%,28 d快速氯离子迁移系数下降35%,28 d电通量下降27%。

一种高比表面积二氧化钛纳米微球的制备与表征

以钛酸正丁酯和丙酮为原料,采用溶剂热法一步合成二氧化钛纳米微球样品,通过X射线衍射仪(XRD)、物理吸附仪、扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM)对样品进行表征分析,探讨溶剂与煅烧温度及异丙醇用量对样品晶相与形貌结构的影响。结果表明:以丙酮为溶剂可制备出形貌规则、分布均匀的二氧化钛纳米微球,以乙醇为溶剂得到的是无序非晶结构的二氧化钛纳米微球;在溶液中添加1 m L异丙醇,200℃下反应12 h得到的样品比表面积最高。