基于改进BP模型的沙漠砂混凝土高温后抗压强度预测
刘海峰
刘浩天
李罗胤
陈小龙
车佳玲
杨维武
宁夏大学 土木与水利工程学院,宁夏 银川 750021
摘要：目的 为探究高温历程对沙漠砂混凝土(desert sand concrete,DSC)抗压强度的影响,考虑沙漠砂替代率、温度、升温速率和静置时间对高温后DSC进行抗压强度试验.方法 借助X射线衍射和扫描电子显微镜分析高温后DSC微观形貌和物相组成变化规律,以反向传播算法为基准,融合粒子群算法和遗传算法训练人工神经网络,建立高温后DSC抗压强度预测模型,并采用十折交叉验证的方法对该模型进行验证.结果 结果表明:随着温度升高,DSC抗压强度呈下降趋势,材料内部水化产物大量分解,微观裂缝逐渐扩展并连接贯通;静置时间越长,抗压强度越高;升温速率越快,DSC破坏速率随之增大;沙漠砂替代率为20%时,DSC抗压强度达到最大值.3种预测模型预测值与实测值的平均绝对百分比误差均控制在8%以内.模型优化程度越高,误差范围越小.采用粒子群优化遗传混合算法神经网络模型预测结果更为精准,该模型预测值均方差RMSE为1.127 2,平均绝对百分比误差MAPE为3.98%,28 d抗压强度预测决定系数R2为0.987 8.结论 本文方法显著提高了DSC高温后力学性能预测的准确性.
关键词：沙漠砂混凝土抗压强度高温神经网络模型
分类号：TU528(建筑材料)
资助基金：国家自然科学基金(52168034)宁夏回族自治区自然科学基金资助项目(2023AAC03039)宁夏高等学校一流学科建设(水利工程学科)资助项目(NXYLXK2021A03)宁夏大学研究生创新项目(CXXM202454)
论文发表日期：2026-02-28
在线出版日期：2025-12-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 179-188 )
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