（材料学专业论文）灌浆材料配合比设计的神经网络方法研究.pdf

摘要 针对目前多组份灌浆材料配合比设计时缺乏完备的理论方法，为得到满足 定性能的材料不得不采用费时费力的“试错法 这一缺点，本论文通过一定量 的配合比试验研究后，建立了配合比设计的人工神经网络模型，该模型在规定的 材料用量范围内，对用不同材料搭配的灌浆材料类型的配合比可预测其流动性、 凝结时间和l 天强度等性能。作为神经网络预测的辅助方法，主成份分析方法等 技术也在论文中得到了应用。另外，作为固体废弃物开发利用的一个方面，本论 文在灌浆材料的选用中还增加了钢渣，以利环境保护并能调节灌浆材料的性能。 研究结果表明：钢渣可以用来有效调节灌浆材料凝结时间、强度和沉入度 等材料性能；神经网络模型在归纳灌浆材料各组份用量和其相应性能之间的关 系，建立定量的数值模型并预测新配方性能等方面，有着重要的应用。 a b s t r a c t t oa v o i ds t r e n u o s i t ya n dh i g hc o s to f ”t r i a l & e r r o r ”m e t h o db e c a u s eo f l a c k i n gc o m p l e t et h e o r yw h e nd e s i g n i n gm a t e r i a lp r o p o r t i o n s ，t h et h e s i sb u i l d su pa n a r t i f i c i a ln e u r o nn e t w o r km o d e la f t e rs e r i e so fe x p e r i m e n t s t h em o d e lc a nf o r e c a s t t h ef l u i d i t y 、h a r d e n i n gt i m ea n ds t r e n g t ho fs l u r r yw i t hd i f f e r e n tp r o p o r t i o ni na n s p e c i f i cs c o p e a sa s s i s t a n tm e t h o d s ，p r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i sa n dg e n e t i c a r i t h m e t i ca r ea l s ou s e di nt h et h e s i s b e s i d e s ，s t e e lr e s i d u e sa r eu t i l i z e dt op r o t e c t e n v i r o n m e n ta n dt or e g u l a t et h ep r o p e r t i e so fs l u r r y t h er e s e a r c hr e s u l t ss h o wt h a ts t e e lr e s i d u e sc a nb eu s e dt oa d j u s th a r d e n i n g t i m e 、s t r e n g t ha n df l u i d i t ye f f i c i e n t l y a r t i f i c i a ln e u r o nn e t w o r km o d e lh a sw i d e a p p l i c a t i o ni na n a l y z i n g t h er e l a t i o nb e t w e e nm a t e r i a lp r o p o r t i o n sa n di t sp r o p e r t y 同济大学硕士学位论文 ) 上l 刖f 舌 灌浆材料可用来填充一些废矿井、废采石坑道或地下储油库、污水道和隧道， 一些由于水浸蚀而形成的孔穴和溶洞，以及填充地下通道衬里管壁与土层之间的 空隙，并且还可用来稳定地基，增加土体的抗扰动性，用于顶管及隧道顶进工作 面时的稳定等工程。 不同填充工程中对灌浆材料有不同要求。例如用盾构法在软土地层中进行隧 道施工时，其底面沉降程度一般都比其他底层大的多，为防止这种沉降，通常采 用“同步注浆法 对盾尾间隙进行早期回填注浆。以往盾构同步注浆施工时，一 般采用惰性浆液压注。对地铁一号线、地铁二号线等隧道的回填注浆进行跟踪调 查的结果显示：这种浆液泌水量大，永久不凝结，无抗压强度，浆液因车辆运行 引起的隧道震动，会使大量浆液被挤压至隧道管片顶部，出现地面沉降等现象。 另外，在地基处理中，用于加固、纠偏、防渗和堵漏的灌浆材料虽然有不 同要求，但它们一般均应： ( 1 ) 原材料来源广泛，无污染，并且价格便宜； ( 2 ) 浆液流动性和可泵性好，泌水量小； ( 3 ) 初凝时间可调节，施工操作方便； ( 4 ) 浆液硬化体积收缩小或微膨胀： ( 5 ) 浆液灌注后，l 天左右就具有一定的强度( 2 m p a 左右) ； 目前配制灌浆材料时常用的原材料有：水泥、粉煤灰、膨润土、砂和外 加剂等，通过不同的搭配，可得到纯粉煤灰、粉煤灰水泥等不同类型的灌浆材 料。在配制灌浆材料时，由于缺乏完备的配合比设计方法，因此，对于不同技术 要求( 如强度、流动性、凝结时间等) 的灌浆材料的灌浆材料的配合比确定时， 只能采用费时费力的“试错法 。 本论文拟通过一定量的配合比试验研究后，建立了配合比设计的人工神 经网络模型，该模型在规定的材料用量范围内，对用不同材料搭配的灌浆材料类 型的配合比可预测其流动性、凝结时间和1 天强度等性能。 另外，作为固体废弃物开发利用的个方面，本论文在灌浆材料的选用 同济大学硕j ：学位论文 中还增加了钢渣，以利环境保护并能调肖灌浆材料的性能。 2 同济大学硕士学位论文 文献综述 1 1 粉煤灰灌浆材料的种类 作为灌浆材料，不需要太高的强度。因此，若全部使用水泥作灌浆材料中 的胶凝材料，往往不是强度太高导致材料浪费并提高了工程造价，就是水泥含量 太少造成泌水和离析，致使施工质量得不到保证。而将粉煤灰用于灌浆材料中， 则能弥补水泥灌浆材料的一些缺点，改善灌浆材料的某些持性，降低灌浆施工时 的需水量并便于施工操作，使灌浆材料能满足各种工程的需要。下面分述目前添 加粉煤灰制作的几种灌浆材料l n 。 1 1 1 纯粉煤灰灌浆材料 这是一种价廉、低强的灌浆材料，仅依靠粉煤灰的轻微自硬化作用就能满 足工程需要，适用于填充地基下的大面积空穴。一般情况下，含粉媒灰3 5 的 水灰浆就能应用，但在采用泵送工艺时，需把水分提高到5 0 ，随后再将过剩 的水排出。排水后填充层的松散密度非常接近最佳含水状态时压实的粉煤灰填充 层的数值，其性能和使用效果也基本相同。施工时，在保证料浆所需流动度的前 提下应尽量减少用水量，尤其对于不能自由排出剩余水的地区更是如此。否则在 较长时期内填充层会非常松软。如出现此种情况，应在粉煤灰中加入一些水泥。 1 1 2 粉煤灰一水泥灌浆材料 由于粉煤灰基本上具有与水泥相同的颗粒尺寸和级配分布，因而可在纯水 泥作为灌浆材料时加入部分粉煤灰作填充料。由于粉煤灰具有比水泥更多的球形 颗粒，因而使粉媒灰一水泥灌浆材料具有更大的流动性、可泵性和渗透性。 使用各种比例的粉媒灰一水泥灌浆材料可以达到不同的抗压强度，这样，就 有可能选用既可满足设计强度需要又经济合理的灌浆材料配合比。根据强度和弹 性的需要。经常使用的粉媒灰水泥灌浆材料的配合比为粉煤灰：水泥= 4 - - 7 ： 1 。这种粉煤灰一水泥灌浆材料的泌水性小于纯水泥灌浆材料的沁水性。 - 3 - 同济大学硕士学位论文 1 1 3 粉煤灰一水泥一膨润土灌浆材料 为防止由于水泥颗粒自然沉降而出现泌水，最好是使水泥颗粒悬浮在粘土悬 浮液中。在粉煤灰水泥灌浆材料中掺人重量比不超过8 的活性膨润土，能起到 防止水泥粒沉降的作用。膨润土的存在使灌浆材料变得比较粘稠，不但可以补偿 灌浆材料的分离，而且能使材料获得更好的泵送和抗渗透性能，尤其适宜于要求 低渗透性和高强度的某些工程中，例如开裂岩石的灌浆。 1 1 4 粉煤灰一石灰灌浆材料 在纯粉煤灰灌浆材料中加入磨细生石灰能提高粉煤灰的火山灰活性，从而 加快灌浆材料的凝固速度并提高灌浆材料的最终强度。由于石灰的细度大于粉煤 灰并在施工时能生成许多不易分离的胶状悬浮颗粒，因而能提高材料的可泵性。 研究粉煤灰活性的砂浆试验结果表明：获得最大强度灌浆材料的石灰与粉煤灰的 比例是1 ：2 5 。粉煤灰一石灰灌浆材料的强度最终能接近或达到粉煤灰水泥灌 浆材料的强度，但强度发展速率明显低于后者；另一方面，粉煤灰一石灰灌浆材 料的强度明显的低于压实施工时的强度。其主要原因是灌浆材料在施工时需要较 大的用水量。 石灰和水泥的价格相差不大。应用粉煤灰一石灰灌浆材料的经济效益并不 明显。但是，这种灌浆材料特别适用于：要求浸透能力最大和强度增长缓慢的工 程中。例如：在隧道工程中应用粉煤灰一石灰灌浆材料，可以提供较好的施工效 果，在保持泵送施工需要的最少用水量的前提下，粉煤灰一石灰灌浆材料的泌水 性基本上与粉煤灰一水泥灌浆材料相等。 1 1 5 粉煤灰一砂灌浆材料 在对颗粒尺寸没有严格限制的场合，砂及砾石也能用于灌浆材料。在这种 施工环境中应用粉煤灰一砂灌浆材料，由于粉煤灰球形颗粒的滑润作用。能使相 当浓稠的灌浆材料具有可泵性。 同济大学硕士学位论文 1 2 粉煤灰用于灌浆材料的优点 用粉煤灰作灌浆材料，由于其具有火山灰活性、颗粒尺寸和形状以及比重小 等特性。故能提高灌浆材料的一些性能。其优点主要表现在以下几个方面： 1 2 1 提高强度和抗化学侵蚀能力 单纯用水泥作灌浆材料时，水泥水化释放出来的游离氧化钙既不能增加灌浆 材料的强度，对化学侵蚀也十分敏感，以致影响材料的抗化学侵蚀能力。对于粉 煤灰一水泥灌浆材料来说，由于粉煤灰中的二氧化硅和氧化铝能与水泥水化产生 的氢氧化钙发生反应，生成稳定的水化硅酸钙和水化铝酸钙，从而提高了灌浆材 料的强度和抗化学侵蚀能力。 1 2 2 易于泵送和灌注并降低泌水率和沉降 粉煤灰的球形颗粒及颗粒表面的玻璃体结构能起到润滑作用，从而使灌浆材 料在施工中提高可泵性和可灌性。与此同时，粉煤灰与水泥共同使用具有良好的 颗粒级配，能使灌浆材料在泵送和灌注过程中减少分离作用、沉降作用和降低沁 水率。改善沉降作用的另一个原因是粉煤灰的比重和砂、水泥的比重比较小。 1 2 3 减小收缩率 掺用粉煤灰灌浆材料的含水量能很快到达平衡状态，因而能减小材料的 收缩值；另外，掺用粉煤灰的灌浆材料具行流动性能好、便于施工、减少施工设 备的磨损和提高抗渗性等优点。 1 3 粉煤灰一钢渣一水泥灌浆材料 钢渣由于体积安定性问题一直未得到妥善解决而无法广泛应用，而它的膨胀 性能则可应用在具有特殊要求的场合，比如灌浆材料要求收缩性小，钢渣的微膨 胀性能对水泥的收缩进行补偿，因而，只要配比合理，就可以满足收缩要求。 同济人学硕上学位论文 1 3 1 钢渣成分 钢渣的主要成份是c a o 、s i 0 2 、a 1 ：0 2 、f e o 、f e ：0 3 、m g o 、m n o 、p 2 0 5 、f - c a o 等陋1 。钢渣的矿物组成主要取决于化学成分。根据碱度c a o ( s i o 。+ p ：0 5 ) 可分为 橄榄石渣、蔷薇辉石渣、硅酸二钙渣、硅酸三钙渣。在冶炼过程中随着不断加入 石灰，碱度不断提高，矿物与石灰的反应历程为： c r s ( 橄榄石) 一c 3 m s ：( 蔷薇辉石) 一c 。s ( 硅酸二钙) - - c 。s ( 硅酸三钙) 碱度0 9 - - 1 4 1 4 1 61 6 2 4 2 4 下列取代反应依次发生： c a o + r o + s i 0 5 一c a o r o s i 倪 2 ( c a o r o s i0 2 ) + c a o - * 3 c a o r o 2 si0 2 + r o 3 c a o r o 2 s i 0 2 + c a o 一2 ( 2 c a o s i 0 2 ) + r o 2 c a o s i 0 2 + c a o - 3 c a o s i 0 2 式中r 0 代表2 价金属( 一般为比m g ”、f e + 2 、m n + 2 ) 氧化物的连续固熔体。r o 相有二种，一种为棕黄色圆粗状，少量大颗粒，粒径为0 2 m m 左右，大多数颗 粒粒径为0 0 7 珈0 2 m m ；另一种为棕黑色，不透明，呈它形填充在硅酸三钙和 硅酸二钙晶间。我国钢渣的主要矿物为：g s 、g s 、橄榄石c r s 、蔷薇辉石c 。r s ： 和纳盖斯密特石c ，p s 。经大量试验研究可知，钢渣慢冷或急冷其结构均为晶体 结构，不出现玻璃体。这和粒化高炉矿渣有本质区别。 在炼钢过程中不断加入石灰，萤石等造渣矿物，在还原过程中掺入金属铝 块，因此很容易形成c ，。a 。c a f ：它是引起钢渣快凝的主要原因。 钢渣的水硬活性来源于所含硅酸二钙c ：s 和硅酸三钙c 。s 。总含量一般在5 0 以上，因此将钢渣又称过烧硅酸盐水泥熟科。硅酸三钙呈自形、半自形晶，主 要为板柱状，无色，表面干净；硅酸二钙呈不规则粒状，表面不干净，糙面明显， 晶粒较大，粒径为0 0 7 - 0 1 5 m m 。铁酸钙为棕红色，半透明，主要填充在硅酸 三钙和硅酸二钙晶间。 硅酸二钙呈不规则粒状，表面不干净，糙面明显，晶粒不同处在于钢渣的 生成温度为1 5 6 0 以上，而硅酸盐水泥熟料的煅烧温度在1 4 5 0 左右。钢渣的 生成温度高，其矿物结晶致密，晶粒较大，水化速度缓慢。另外，钢渣中还含有 硅酸盐水泥熟料中所不具有的橄榄石，蔷薇辉石等矿物，因此钢渣水泥的耐腐蚀 6 同济大学硕士学位论文 性、耐磨性、抗渗透性、抗冻性等比硅酸盐水泥翎矿渣硅酸盐水泥好。 1 3 2 钢渣化学反应特性 r o 相的稳定性与钢渣膨胀性是长期未能得到妥善解决的难题。唐明述口1 认 为：r o 相是不膨胀的，高温高压也不能促其水化。而叶贡欣认为：r o 相可以根 据k m - - m g o ( f e o 十m n o ) 分为两种，k m l 的属于方镁石固溶体，要引起膨胀； k m 2 4 上述反应同时析出二价金属氧化物相，即r o 相。以上的划分是在假设扩散 及反应完全达到平衡的条件下而形成的。事实上，由于钢渣在冶炼过程中存在着 局部的不均匀性，多种矿物共生的现象是很常见的。 m g o 在碱度低时，以c r s ，c 枷s ：和r o 相形式存在，在碱度高时以r o 相形式 存在。如北京转炉钢渣的碱度较高，因此其矿物组成为c 。s ，c ：s 和r o 相；江油 长钢钢渣碱度较低，其矿物组成为c f s ，c 3 m s 。，m f s 和r o 相；在电炉还原渣中， 由于所含f e o ，f e ：0 3 均被还原为金属铁，m g o 只能以方镁石和c 3 m s ：形式存在，r o 相便无法形成。 在炼钢过程中不断加入石灰，萤石等造渣矿物，在还原过程中掺入金属铝块， 因此很容易形成c 。a ，c a f ：相，它是引起钢渣快凝的主要原因。 钢渣经处理后发生膨胀。原因在于经过高温死烧的f 吒a o 和含量达7 7 一 同济大学硕士学位论文 1 3 的，i 镁石的水化，而r o 相是相对稳定的。但钢渣水化- 之物及其本身的强度 则是其能否制约膨胀的因素。纯钢渣试体的r o 相在高温高压水热条件下保持稳 定，但加入磨细砂后，r o 相有发生转化的可能，而且加入s i o ：可以充分和f - c a o 及方镁石发生反应，生成水化硅酸钙与水化硅酸镁，达到抑制膨胀的目的。 关于加入硅质材料能够抑制钢渣膨胀，提高强度的原因，可以概括为如下几 点7 1 ： ( 1 ) 钢渣c s 比为1 6 0 - - - 3 1 7 ，加入硅质材料，可以降低c s 比，使产物 中硬硅钙石的成份增加。硬硅钙石的抗拉强度极高，克服了试块开裂现 象。 ( 2 ) 高温高压水热条件下，s i0 2 可与m g o 表面起作用，生成稳定的含镁水化 物，阻碍了方镁石的继续水化。 ( 3 ) s i o 。与m g o ，f e o 等生成的水化产物本身就具有很高的强度，如蛇纹石、 橄槛石类。 1 3 3 钢渣一粉煤灰体系特点1 4 1 由于粉煤灰中的活性s i0 2 、a 1 。0 3 ，需要碱的激发方可表现出活性，且活性 极低，用水泥熟料作激发的粉煤灰水泥水化2 8 d 时方可在其表面见到少许凝胶状 水化产物出现；而钢渣中的活性组分则是其所含的a 矿、b 矿及铁铝酸盐等矿物， 但由于这些矿物在形成过程中溶进较多f e 。0 3 、m g o 等杂质且结晶较完善，使得这 些矿物与水泥中的相同矿物相比活性要低得多；另外，钢渣中的f c a o 含量太 高，且由于f c a o 形成的温度较高，结晶较好，活性较低，因而，若单独将钢 渣作混合材，则会引起水泥安定性不良，限制了其在水泥工业中的应用。若将钢 渣和粉煤灰二者以适当比例混合、成型，这样一方面可使钢渣中的f c a o 作为 粉煤灰中的活性成份s i 0 2 、a l ：0 。的激发剂，另一方面可减少灌浆材料的收缩。 1 4 现代优化算法在材料研制中的应用 上述灌浆材料组份多样，作用复杂，性能和组份之间的关系难以定量确定。 探索和研制常常是应用经验性方法，或称为“试错法“。也即，当材料的性能要 求提出后，凭经验确定材料制备的工艺和配方，然后试制出一批样品，分析其组 同济大学硕士学位论文 分、结构，测试其性能，如果没有达到要求，则另行改变配方和工艺再进j i 试验。 一般这个过程要反复多次才能达到要求。这种方法费时费力，事半功倍。此外， 材料的研制过程中还面临着一些问题需要解决，譬如如何有效利用各种已有的文 献资料、专利数据，从中提取有用信息，制定研究计划? 如何在实验室试制阶段， 及时总结，调整试验方向? 如何在工业生产中，总结、归纳生产、实验记录，提 出工业优化方案，在提高或保证材料性能的同时，降低材料的成本? 材料研制过 程中的“试错法“和上述的这些难题，造成了材料研制成本高、周期长、盲目性 大等缺点。 为了摆脱这种盲目的研制方式，材料学家于本世纪5 0 年代提出了“材料设 计“的思想啼1 ，即按照使用要求对材料进行理论计算，确定为达到该性能所应采 用的配方和工艺。这种思想一经提出，就得到了企业、政府的大力支持，比如美 国政府在5 0 年代就宣称，为了提升该国新材料在国际市场上的竞争力，必须对 材料进行“智能化设计 。但是，由于材料的性能和材料的组分、工艺间的关系 过于复杂，材料性能形成的机理还处于摸索阶段，因此，对材料体系建立完备、 精确的数学模型，从原子、分子层次对材料进行自底向上、绝对精确的设计还仅 处于概念性阶段。 然而，从宏观角度来看，各种材料的性能由材料的组分和制备工艺决定。因 此，如果能够确定材料性能和原料种类、原料用量以及制备工艺等影响因素之间 的数学关系，这样就可以在不了解材料内部详细机理的情况下，设计出符合性能 要求的材料。显然，如何确定材料性能和影响材料性能的各因素之间的定量或半 定量关系，就成了对材料进行实用化设计的关键。确定这种函数关系的一种非常 重要的方法，就是回归分析法。但是，由于材料性能和各种影响因素之间往往不 是线性关系，并且各种因素之间常常相互影响，因此，对材料这种复杂的非线性 体系利用经典的线性回归方法进行建模经常会产生较大的误差。而非线性回归方 法则要求首先给出这种关系的先验形式，因此适用性也受到较大的限制。相比之 下，现代优化算法( 如禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、神经网络等) 则由于对 问题要求宽松，运算速度快，结果精度高等优点而在各领域得以广泛应用【8 一。 本文综合利用上述算法对灌浆材料的性能和组份之间的数值关系进行归纳研究。 9 间济人学硕士学位论文 5 本论文研究内容 本论文研究宗旨为建立灌浆材料配合比设计的神经网络模型。另外，从环境 保护和改善灌浆材料性能出发，对固体废弃物一钢渣的利用做了初步的试验性探 索。 本论文的主要研究内容和步骤如下： 一、初步配合比试验 根据灌浆材料的流动性、凝结时间和l 天强度的要求：沉入度约3 0 - 5 0 m m ， 凝结时间1 4 1 6 h ，l 天强度1 m p a 左右，进行“试错法试验。获得粉煤灰、 钢渣和膨润土的大致用量( 以水泥单位用量计) 范围。 二、配合比的正交试验 通过以上试验结果，设计三因素( 粉煤灰、钢渣和膨润土) 三水平( 粉煤灰、 钢渣和膨润土量变化) 的配合比正交试验，获取较全面的配合比信息。 一 三、建立配合比设计的神经网络模型 利用上述试验结果，对神经网络模型进行学习，利用训练好的模型对灌浆 材料配合比和性能的关系作出预测。其中，还应用主成份分析方法辅助神经 网络进行预测。 1 0 - 同济大学硕士学位论文 2 试验方法、试验结果和分析 2 1 实验方法 2 1 1 材料 水泥：浙江桐乡水泥厂，普通硅酸盐水泥，强度等级3 2 5 。 膨润土：浙江弘扬粉体公司生产。 钢渣：由上海宝山钢铁公司提供，最大粒径q 5 m m 。 化学成分 粉煤灰：上海电力工贸有限公司i i 级灰，化学成分如下： 特细砂：最大粒径q 5 m m 。 外加剂1 ：s y 1 ，增稠保水剂； 外加剂2 ：n d 1 0 5 ，减水剂。 2 1 2 试验内容和方法 1 、粉煤灰、钢渣化学成份分析 由d m a x 3 c 型x 射线衍射仪测定。 2 、灌浆材料流动性、凝结时间和强度试验 流动性试验：参照建筑砂浆基本性能试验方法j gj 7 0 9 0 ； 凝结时间试验：参照建筑砂浆基本性能试验方法j gj t 0 9 0 ； 强度试验：参照建筑砂浆基本性能试验方法j gj 7 0 9 0 。 3 、初步配合比试验 根据灌浆材料的一般性能指标要求： 11 同济大学硕士学位论文 流动性：沉入度3 0 5 0 r a m ： 初凝时间：1 4 1 6 h ： 强度：2 8 天强度2 0 m p a 左右。 试配水泥一粉煤灰、水泥一膨润土一粉煤灰、水泥一钢渣、水泥一粉煤灰一 钢渣等不同类型的灌浆材料，并测试其流动性、初凝时间和强度结果，从 而确定粉煤灰、钢渣和膨润土的大致用量范围( 以水泥单位用量计) 。 4 、配合比正试验 设计配合比三因素三水平正交试验表( 见表l ，表2 ) ： 表1 水平列表 t a b l e ll e v e l1 i s t 表2 正交试验表 t a b l e 2o r t h o - t e s t1is t 注：砂= 4 ，水- - 3 5 进行配合比正交试验，以获取配合比和材料性能关系的较全面信息。 5 、建立配合比设计的神经网络模型 利用所有试验数据对所建配合比设计神经网络进行学习，利用学习后的 神经网络进行预测。 同济大学硕士学位论文 2 试验结果和分析 2 2 1 初步配合比试验结果和分析 1 沉入度试验 表3 沉落度试验数据列表 t a b l e3v i s c i d i t yt e s td a t al i s t ( 1 ) 膨润土的增稠效果 比较试验5 。6 ，其中试验6 掺加了0 5 的膨润土，试验5 没有掺加膨润 土。其它组份用量保持不变。可见，膨润土具有极强的吸水性能，掺加微量 的膨润土即可引起稠度的急剧增加。并且，膨润土还具有防止浆体发生沉降 的作用，因此，可选用适量的膨润土有效调节浆体的稠度，改善灌浆材料的 施工性能。 ( 2 ) 钢渣用量对稠度的影响 比较试验l 、1 1 ，其中试验1 l 掺加了1 0 的钢渣，除此之外，其它组份 均保持不变，浆体的稠度大幅下降。原因是钢渣烧结致密，吸水性能较差， 因此为得到同样稠度的材料，需水量就要减少。也即是说，同样的用水量， 掺加钢渣可以获得更小的稠度。 ( 3 粉煤灰用量对稠度的影响 浆液稠度随粉煤灰掺量的增加而增加。稠度增加百分率随水灰比增大而减小。 水灰比小于或等于0 8 2 ：1 时，掺粉煤灰浆材的粘度增加幅度较大陆1 。由于钢渣 同济大学硕士学位论文 吸水性能较差，因此当和粉堪灰共掺时，同样的水灰比下将降低灌浆材料的稠度和 增加其流动性。 2 凝结时间 表4 凝结时间数据列表 t a b l e4h a r d e n i n gt i m ed a t a1 i s t ( 1 ) 同样稠度下，膨润土对凝结时间的影响 膨润土掺量不同，粉煤灰掺量相同。为得到相同的稠度，膨润土掺量大的 配比用水量必然增大，参加水化反应的只有水泥和粉煤灰两种组份，膨润土 并不参与硬化过程，因此，用水量加大的配方凝结时间必然延长。 若保持用水量不变，为达到同样的稠度，掺加膨润土的配方必然要减少粉 煤灰的用量，这样参与水化反应的组份就有所减少，凝结时间有所延长。但 因粉煤灰的水化比较缓慢，因此，这种影响并不是特别的明显。 ( 2 ) 同样稠对下，钢渣对凝结时间的影响 若保持其它组份不变，同样稠度下的灌浆材料，钢渣掺量越高，需水量越小， 水灰比越低。同时，在炼钢过程中不断加入石灰，萤石等造渣矿物，在还原过 程中掺入金属铝块，因此很容易形成c l l a 7 c a f 2 相，它是引起钢渣快凝的主要原 因。因此，钢渣掺量越大，凝结时间将越短。 ( 3 ) 同样稠度下，粉煤灰对凝结时间的影响 灌浆材料中的活性成分主要是水泥和粉煤灰，但和水泥相比，粉煤灰的活 性远较为低。因此，若为达到同样的稠度，较多的粉煤灰掺量必然需要较多的水， 1 4 同济大学硕一f ：学位论文 而粉煤灰的水化反应较慢，因此，水泥的，k 化反应决定灌浆材料凝结时间的长短。 这样，较多的粉煤灰将会导致较长的凝结时间。而且，粉煤灰的吸水量较大，它 对水灰比的影响也较大，因此对凝结时间的影响也较大。 3 强度 表51 强度试验数据列表 t a b l e5l ds t r e n g t ht e s td a t a1 is t 编号水泥膨润土粉煤灰钢渣砂s y - 1n d - 1 0 5 水强度( m p a ) 1 5 同济大学硕士学位论文 表7 为同坍落度( 5 0 m m ) 标准下的2 8 天强度数据，显然，钢渣和粉煤灰的 比例越高，灌浆材料的强度越大。这是因为： ( 1 ) 掺加较多的钢渣，达到同样的稠度需水量较小，因此，水灰比较低； ( 2 ) 钢渣是在很高温度条件下形成的，其水硬活性来源于所含硅酸二钙c ：s 和硅酸三钙c 。s ，它们的总含量一般在5 0 以上，因此可将钢渣视作过 烧硅酸盐水泥熟料，这样，胶凝材料的用量又有所提高；同时，其中的 f - c a o 水化很慢，而钢渣本身又富含f - c a o ，因此，随着养护时间的推移， 钢渣将不断释放出碱性激发剂f - c a o ，促进水泥石的进一步硬化。 如果掺加膨润土，为达到同样的稠度，因为它的高吸水性，配方必然要加大 水的含量，若其它组份不变，因为水灰比增加，浆体的2 8 天强度必然有明显的 降低( 比较配方2 、3 ) 。 2 2 2 配合比正交试验结果 表8 正交试验表 t a b le 8o r t h o - t e s td a t a1 is t 注：砂：4 ，水= 3 5 ( 1 ) 膨润土、粉煤灰、钢渣对沉入度影响比较 根据正交表及试验结果，分别计算膨润土、粉煤灰、钢渣的影响因子( 极差) ， 得：k 膨润土= 7 6 5 ，k 粉攥灰= 2 4 1 5 ，k 铜菠= 6 0 5 显然，粉煤灰的用量对浆材沉落度的影响最大，膨润土和钢渣相对影响较小。 同济大学硕士学位论文 ( 2 、膨润土、粉煤灰、钢渣对凝结时间的影响比较 根据正交试验结果，计算极差得： k 静润上：1 2 ，k 粉煤炭= 1 8 3 ，km 渣= 2 4 4 比较极差可以得知，钢渣的掺量对凝结时间影响最大，粉煤灰的掺量次之， 膨润土再次之。 ( 3 ) 膨润土、粉煤灰、钢渣对1 d 强度的影响比较 根据正交试验结果，计算极差得： k 膨润土= 0 9 ，k 粉煤灰= 1 8 ，ku = 1 5 比较极差可以得知，粉煤灰、钢渣的掺量对凝结时间影响较大。 - 1 7 同济大学硕士学位论文 3 配合比设计的神经网络方法 本部分的中心工作是利用神经网络分析灌浆材料的配合比和相应性能之间的 内在联系。为加强分析的直观性完整性，主成份分析方法和遗传算法作为神经网 络分析的补充手段也将得到应用。这些算法涉及生物进化、人工智能、数学和物 理科学、神经系统和统计力学等概念，都是以一定的直观基础而构造的算法，因 而又称之为启发式算法【1 0 1 。 3 1 相关算法介绍 本论文配合比设计中主要包括神经网络模型和主成份分析方法。 3 1 1 神经网络简介 “人工神经网络”( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，简称a n n ) 是在对人脑 组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系 统n 副。最常见的神经网络类型为误差逆传播神经网络( b p ) 。 学习规则及过程：它以一种有教师示教的方式进行学习。首先由教师对每 一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由 输入层经中间层向输出层传播( 称为“模式顺传播”) 。实际输出与期望输出的差 即是误差。按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐层修正连接权值， 此过程称为“误差逆传播 。所以误差逆传播神经网络也简称b p ( b a c k p r o p a g a t i o n ) 网。随着“模式顺传播 和“误差逆传播过程的交替反复进行。 网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近，网络对输入模式的响应的正 确率也不断上升。通过此学习过程，确定下来各层间的连接权值之后就可以工作 了。“模式顺传播和“误差逆传播”的源代码见附录一。 由于b p 网及误差逆传播算法具有中间隐含层并有相应的学习规则可寻，使 得它具有对非线性模式的识别能力。特别是其数学意义明确、步骤分明的学习算 法，更使其具有广泛的应用前景。目前，在手写字体的识别、语音识别、文本一 一语言转换、图象识别以及生物医学信号处理方面已有实际的应用n 钔。 对材料科学而言，主要应用神经网络的函数逼近功能。即根据已知的实验数 据( 材料性能p 和影响因素x 1 ，x 2 ) ，建立函数关系p = f ( x 。，x 。，e e e l px 。) 。 问济大学硕士学位论文 但b p 网络用于函数逼近时存在局部极小和收敛速度慢等缺点。而径向基函 数( r b f ) 网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于b p 网络。下面对这 种网络作一简要说明。 r b f 网络和b p 网络的主要区别在隐层，径向基函数神经元的变换函数为高 斯函数，其输入为输入矢量与权值矢量的距离乘以阈值，这与其他网络不同。r b f 网络的拓扑结构如图7 所示。 r b f 网络的学习分为3 个部分：径向基函数中心的学习；径向基函数宽度 的学习；隐层与输出层联结权值的学习。上述3 项的学习通常分开进行：基函 数中心采用聚类算法或神经网络方法求出输入样本的各类中心作为径向基函数 的中心。基函数宽度的选取根据聚类的结果来确定，权值的学习采用的梯度下降 技术或采用矩阵求伪逆的正则化方法。由于具体算法比较复杂，在此不作展开。 图1径向基网络的拓扑结构 f i g lt h es t r u c t u r eo fr b fn e t w o r k 输入层径向基层输出层 3 1 2 主成分分析简介 严格地说，主成分分析方法不属于现代优化算法的范畴，但由于本身在材 料优化设计中具有重要的应用，因此也作以介绍。 影响材料性能的因素多种多样，在成型工艺固定的条件下，各组分的含量就 决定了材料的性能。但是，由于人的肉眼只能识别三维空间，而对影响材料性能 的多维因素的判别却无能为力。因此，如果能够通过一种变换和组合，在保证信 息含量损失较小的情况下，使多种因素降n - ：维或三维空间，再利用人类对此空 同济大学硕r ：学位论文 间范围识别的独特优势，来分析材料性能嗣l 降维后的因素之间的关系，将能迅速 定性地判别材料性能和这些因素之间是否1 字在一定的关系。这种降维的方法，就 是主成分变换。 主成分分析基本思想是通过合适的算法降低多维数据的维数，然后对降维后 的数据进行分析n 副。记待研究的材料性能为p ，影响p 的因素分别为x 。，x ：，x 。； v = ( x bx 。，x 。) 为一个样本数据；材料试验数据组成样本矩阵x = ( v 。，v ：，v i ) ， 其中m 为样本数目。v i ：( x n ，x 。，x ；。) 为第i 个样本数据。c = x x 为矩阵x 的协方 差矩阵。 主成分分析的中心工作就是求出协方差矩阵c = x x 的特征值和特征向量。然 后将特征值从大n d , 进行排序，设最大的两个特征值分别为入。，入。，对应的特征 向量分别为v e c i = ( tu ，t 1 2 ，t 。) ，v e c 。= ( t 。，t 。，t 孙) ，则可将多维数据按下列方 法变换到二维空间。变换后的因素分别成为第一、第二主成分，它们分别为： y l = t l l x l + t 1 2 x 2 + + t l 。x 。， y 2 = t 2 l x l + t 2 2 x 2 + + t2 l x 。 这样就将原有的n 维数据变换为二维数据，对变换后的数据可以很方便地作 图、分析，进而找出优化的方向或区域。或者进一步应用回归方法，计算出材料 性能p 和主成分y 。，y ：之间的函数关系：p = f ( y 1 ，y 1 ) ，利用该函数关系，可以初步 预测材料性能。主成分分析算法v c 代码见附录一： 在计算机科学中，快速求解方阵特征值和特征向量的方法是雅可比( j a c o b i ) 旋转矩阵 法。具体的计算步骤可参考相关参考书。 3 1 3 遗传算法简介 上面提到，可以利用人工神经网络拟和材料的性能和各影响因素之间的函数 关系，并得到关系式： p = f ( x 。，x 2 ，x 。) 由此函数式求出p 的最大值及相应的x 。，x x n ，就可以根据这些配方来 设计、改进试验，提高试验的针对性。为此就要应用遗传算法。 遗传算法是在7 0 年代初期由美国密执根大学的h o l l a n d 教授发展起来的。 主要借用生物进化过程中“适者生存”的规律：最适合自然环境的群体往往产生 更大的后代群体n 副。 以生物进化循环圈的群体为起点，经过竞争后，一部分群体被淘汰而无法 2 0 同济大学硕士学位论文 再进入这个循环圈，而另一部分则成为种群。优胜劣汰焦这个过程中起着非常重 要的作用，这在自然界显得更加突出。 遗传算法主要借鉴了生物进化的一些特征，其主要特征体现为n 机1 7 1 ： 1 、进化发生在解的编码上，这些编码在生物学的术语上称为染色体。由于 对解进行了编码，优化问题的一切性质都通过编码来研究，编码和解码 是遗传算法的一个主体。 2 、自然选择规律决定哪些染色体产生超过平均数的后代，遗传算法中，通 过优化问题的目标而人为地构造适应函数以达到好的染色体产生超出 平均数的后代。 3 、当然色体结合时，双亲遗传基因的结合使得子女保持父母的特征。 4 、当染色体结合时，随机的变异会造成子代同父代的不同。 遗传算法包含以下的主要处理步骤n 射。首先是对优化问题的解进行编码， 此处称一个解的编码为一个染色体，组成编码的元素称为基因。编码的主要目的 是用于优化问题解的表现形式和利于之后遗传算法中的计算。第二是适应函数的 构造和应用，适应函数基本上是由优化问题的目标函数来确定。当适应函数确定 以后，自然选择规律是以适应函数值得大小决定的概率分布来确定哪些染色体适 应生存，哪些被淘汰。生存下来的染色体组成种群，形成一个可以繁衍下一代的 群体。第三是染色体的结合。双亲的遗传基因结合是通过编码之间的交配达到下 一代的产生，新一代的产生是一个生殖过程它产生了一个新解。最后是变异，新 解产生过程中可能发生基因变异，变异使某些解的编码发生变化，使解有更大的 遍历性。 因此，求解最优性能和配方的计算过程如下： 编码、初始化：将影响材料性能的多种因素量化处理，并随机生成一些初 始配方，构成初始种群；代码见附录一。 选择：将初始种群中的配方代入函数式p = f ( x 。，x 2 ，x 。) ，分别计算相应 的材料性能，根据性能优则被选择几率大的原则，从原始配方中选出性能较优的 配方，组成新的种群；代码见附录一。 交叉t 在新种群中，随机选择两个父配方v i ，v ，：v i - ( x “，x mx 。，x 。) ， v j = ( x j l ，x j 2 ，x j 3 ，x j 。) ，并生成一个属于( o ，1 ) 的随机数c ，按规则： 2 l - 同济大学硕士学位论文 v ：c x v i + ( 卜c ) x v jv n e w 2 = ( 卜c ) x v i + c x v j 交叉生成两个新的配方v n 刚v 。鲥对所有配方均如此操作；代码见附录一： 变异：按照一定的概率，对生成的新配方进行随机变化：v = v + 么v ，其中z l v 为随 机生成的变异量，变异后的种群构成下一轮进化的初始种群；代码见附录一： 在步骤( 2 ) 一( 4 ) 之间循环，满足要求之后停止运算。 因此，从应用角度出发，在材料优化设计中，人工神经网络和遗传算法的结合不 仅是必要的，也是必然的。 3 2 神经网络在配合比设计中的应用 综合利用上述算法，我们开发了对多组份材料性能及配方进行分析、预测 及优化的工具，该软件综合应用主成分分析技术、人工神经网络技术和遗传算法 技术，构成了一个探索、优化材料性能和配方的有机整体。各算法计算结果之间 互相协调。除去对树脂基复合材料进行力学设计之外，它主要具有以下功能： 1 、定性分析灌浆材料配方和性能之间的关系( 主成分分析方法) 2 、拟合出灌浆材料配方和性能之间的数值关系( 人工神经网络) 3 、根据上述数值关系求最佳材料性能( 求复杂函数的最大值) 以及相应的配 方( 遗传算法) 主界面如下图所示： 图2 程序主界面 f i g2m a i ni n t e r f a c eo ft h ep r o g r a m 2 2 同济 学颚学论文 该软件的功能和使用方法的其他功能和使用方法请参见附录二。 为了减少试验次数，降低研制成本，在研究过程中，可经常利用主成分分 析方法和神经网络技术对已有的试验数据进行拟台、分析，总结出性能和配方之 间的数学关系，利用这个经验关系，对新配方的性能进行初步预测。然后利用遗 传算法，搜索材料的某一最佳性能。 3 2 1 主成份方法对配合比进行定性分析 主成份分析的降维功能使之比较适合于进行定性分析。这里仅选沉入度，2 8 天强度，凝结时间3 项性能为例进行分折。 1 、沉落度 本课题粉煤灰、钢渣均只应用了一种，其颢粒分布无需作为变量加以考虑。 因为水泥、砂和外加剂的用量不变，因此可以不加考虑。这样，将影响沉入 度的因素取作x l 膨润土x 2 粉煤灰，x 3 钢渣，x 4 水。利用我们自己开 发的工具对上述四个因素作如下变换： 变换1 ：t i = 0 4 8 * x i + o5 4 * x 2 + 卜0 舭p x 3 + o5 3 * x 4 变换2 ：i 2 = ( - 05 7 ) + x i + o 1 0 + x 2 + ( - 0 7 8 ) + x 3 + ( 0 2 3 ) + x 4 注意：x 1 , x 2 ，x 3 , x 4 为正规化后的变量。 这样我们就将4 维数据转换为二维数据，变换后有效信息的含量为9 45 6 - 2 3 - 同济大学硕七学位论文 。然后将稠度按大于7 5 m m ，位于6 0 r a m 与7 5 r n m 之间，位于4 0 m m 与6 0 m m 之间及小于4 0 m m 分为四个区间，并将变换后的数据以不同样式作图，得到图3 。 图3 沉入度主成分变换图 f i g3v i s c i d i t yp c af i g u r e 由图很容易得出：灌浆材料的沉入度和变化后的影响因素之间具有确定的关 系，如果变换后的配方落在图的下方，则对应的沉入度大，反之则小。这样就为 控制沉入度提供了直观的参考。 2 、2 8 天强度 利用同样的方法和步骤，对影响强度的个因素作以分析。 取：x 1 = 膨润土x 2 = 粉煤灰x 3 = 钢渣x 4 = 水 作如下变换： 变换l ：0 4 6 * x i + 0 5 3 * x 2 + ( - 0 5 0 ) x 3 + 0 5 1 x 4 变换2 ：( - 0 8 0 ) 奉x i + 0 2 5 * x 2 + ( 一o 5 4 ) 事x 3 + ( - 0 0 6 ) 幸x 4 变换后的有效信息含量为9 5 3 9 。 按强度大于4 0 m p a ，大于3 0 m p a 小于4 0 m p a ，大于2 0 m p a 小于3 0 m p a 和小 于2 0 m p a 四个区间将相应的配方归类，然后将对应的转换后的配方按不同样式 作图，如图4 所示。 2 脯“+ 乏蒜 同济大学硕士学位论文 分析该图，可以看出强度和转换后配方之间的j 0 性关系，如果新的配方经变 换后落在图形的左侧，则相应的强度较大，反之较小。 0 2 02 h o f z m + 1 0 h 8 h ( 8 kt o h ) 图5 凝结时间主成分分析图 f i g5c o n d e n s i n gt i m ep c af i g u r e 2 5 同济大学硕士学位论文 j 占。然，灌浆材料的凝结时间和四个因素之间存在着定 ，! 关系。配方经过 变换后，如果落在左边的区域，则相应的凝结时间会缩短，如果落在右面的 区域，凝结时间将会延长。这样就为调节凝结时间提供了直观、简便的手段 和方法。 3 2 2 神经网络定量分析及预测 在本论文中，原材料及成型工艺均保持不变，因此灌浆材料各项