关键词:
煤矸石混凝土
机器学习
配合比
力学性能
硫酸盐侵蚀
摘要:
煤矸石是重要的固体废弃物之一,将其作为集料代替天然集料掺入混凝土中,能有效减少环境污染,实现固废利用。由于煤矸石混凝土理化性质及产地的不同,传统的性能预测方法难以解决各组成材料之间复杂的非线性关系,而机器学习有强大的学习和拟合能力,由此广泛应用在土木领域。
本文通过制备煤矸石混凝土,进行煤矸石混凝土力学性能试验,探究煤矸石粗细骨料取代率及水胶比对混凝土力学性能的影响,结合试验数据和文献数据,建立六种机器学习模型,对煤矸石混凝土力学性能进行智能预测。同时开展不同干湿循环龄期下,煤矸石混凝土抗硫酸盐侵蚀试验,探究不同干湿循环龄期下,试件质量、相对动弹性模量、抗压强度耐腐蚀系数、抗折强度耐腐蚀系数的变化规律,并探讨煤矸石混凝土抗硫酸盐侵蚀机理,建立煤矸石混凝土抗硫酸盐侵蚀强度智能预测,此外本文基于多目标粒子群优化算法,以碳排放量和经济成本为目标,以混凝土抗压强度和设计规范为约束条件,进行煤矸石混凝土配合比优化设计,主要结论如下:
(1)保持水胶比与煤矸石细骨料取代率不变,随着煤矸石粗骨料取代率的增加,试件7d和28d抗压强度均呈下降规律,当煤矸石粗骨料取代率为20%时,试件7d和28d抗压强度值达到最大值;混凝土7d和28d抗折强度随着煤矸石粗骨料取代率的增加而逐渐减少,当煤矸石粗骨料取代率为0%时,试件7d和28d抗折强度达到最大值。保持水胶比及煤矸石粗骨料取代率不变,随着煤矸石细骨料取代率的增加,试件7d抗压强度逐渐减少;养护至28d时,随着煤矸石细骨料取代率的增加,试件28d抗压强度先增大后减少。当煤矸石细骨料取代率为0%时,试件7d抗压强度达到最大值;当煤矸石细骨料取代率为20%时,试件28d抗压强度达到最大值。保持煤矸石粗细骨料取代率不变,试件7d和28d抗压强度随着水胶比的增大逐渐减小,当水胶比为0.4时,混凝土7d和28d抗压强度最高,性能最佳。
(2)建立人工神经网络、决策树、支持向量机、随机森林、粒子群优化人工神经网络及粒子群优化支持向量机六种机器学习模型,进行煤矸石混凝土力学性能预测,发现随机森林模型预测煤矸石混凝土力学性能时,具有较高泛化能力和预测精度。通过特征重要性分析,发现煤矸石粗骨料取代率对混凝土力学性能影响最大。
(3)煤矸石混凝土在硫酸盐侵蚀及干湿循环共同作用下,随着干湿循环次数的增加,试件质量、相对动弹性模量、抗压强度耐腐蚀系数、抗折强度耐腐蚀系数均呈现先上升后下降的变化规律。当干湿循环30次时,试件抗压强度耐腐蚀系数和抗折强度耐腐蚀系数达到最大值;当干湿循环60次时,试件质量和相对动弹性模量达到最大值。
(4)建立人工神经网络、决策树、支持向量机、随机森林、粒子群优化人工神经网络及粒子群优化支持向量机六种机器学习模型,分别构建硫酸盐侵蚀与干湿循环耦合作用下,煤矸石混凝土抗压强度耐腐蚀系数和抗折强度耐腐蚀系数预测模型。结果表明,粒子群优化支持向量机模型对抗压强度耐腐蚀系数和抗折强度耐腐蚀系数的预测精度最高,模型稳定性最好。此外通过特征重要性分析可知,干湿循环次数对煤矸石混凝土抗硫酸盐性能的影响最大。
(5)综合经济成本最低、碳排放量最少的煤矸石混凝土配合比为:水泥180kg/m3、水196kg/m3、砂子390kg/m3、石子1176kg/m3、煤矸石粗骨料342kg/m3、煤矸石细骨料0kg/m3。