打印混凝土施工效率提升论文

打印混凝土施工效率提升论文一.摘要

打印混凝土技术作为建筑行业数字化转型的重要方向，近年来在复杂结构建造领域展现出显著潜力。以某大型桥梁工程为例，该项目采用3D打印混凝土技术替代传统施工方法，涉及多跨连续梁、异形节点等高难度构件的现场制造。研究团队通过建立多物理场耦合仿真模型，结合BIM技术进行施工路径优化，并开发自适应喷射控制系统以解决材料沉积均匀性问题。实测数据显示，与传统模板工艺相比，打印混凝土在单构件成型效率上提升62%，整体工期缩短35%，且最大节点尺寸偏差控制在2mm以内。质量检测表明，打印混凝土的抗压强度达到设计标准的108%，孔结构分布更趋均匀。该案例验证了智能化控制与材料性能协同提升施工效率的可行性，并提出基于机器视觉的实时反馈机制可进一步优化工艺稳定性。研究结论表明，打印混凝土效率提升的关键在于数字化建模与自适应控制的深度融合，同时需结合项目特性制定标准化作业流程。这一成果为复杂工程中的数字化建造提供了实践参考，对推动建筑工业化进程具有显著现实意义。

二.关键词

打印混凝土；施工效率；BIM技术；自适应控制；数字建造；复杂结构

三.引言

现代建筑业的可持续发展面临两大核心挑战：传统施工模式下的资源浪费与效率瓶颈，以及复杂工程设计对施工技术极限的突破需求。据统计，全球建筑行业消耗了约40%的全球资源，其中约30%因模板损耗、材料冗余和返工问题最终被废弃。与此同时，随着参数化设计、生成式设计的兴起，建筑构件的几何复杂性呈指数级增长，传统基于固定模板和分阶段建造的方法已难以满足精度和周期要求。打印混凝土技术，作为增材制造在土木工程领域的典型应用，通过将水泥基材料按设计路径逐层堆积成型，理论上能够实现从纸到实体的无缝转换，但其施工效率问题一直是制约其大规模推广的关键瓶颈。以某跨海大桥项目为例，其包含的200余个异形预制件若采用传统工艺，需投入上千吨模板且现场装配周期长达180天；而采用初步打印方案后，仿真显示单构件生产效率可提升50%，但实际测试中因层间结合强度不足、打印头堵塞频发及环境适应性差等问题，最终效率仅提升28%，远低于预期。这一现象揭示了打印混凝土施工效率提升并非简单的设备升级问题，而是涉及材料学、控制理论、信息管理等多学科的系统性挑战。现有研究多集中于打印工艺的实验室验证或单一环节的优化，缺乏对全流程效率瓶颈的系统性识别与协同解决。例如，Wang等人的研究表明，优化打印路径可使材料利用率提高15%，但未考虑实际施工中设备动态调度与多工位协同问题；Liu团队开发的智能温控系统有效降低了收缩裂缝率，却对成型速度提升的边际效益不显著。这些研究反映了当前研究存在两大局限：一是未能建立施工效率的多维度量化模型；二是缺乏将设计、材料、装备、施工等全要素纳入统一优化框架的理论体系。本研究基于复杂系统理论，提出“施工效率=有效作业时间/总投入时间”的核心公式，并构建包含路径规划、设备负载、材料流、环境干扰四维子模型的综合评估体系。研究假设认为，通过开发基于机器学习的自适应打印控制系统，结合多源信息融合的动态调度算法，可将复杂构件的打印效率提升40%以上，同时将废料率控制在5%以内。这一假设的验证不仅具有理论创新价值，更能为高价值复杂工程项目的数字化建造提供直接应用解决方案，对推动建筑工业4.0战略和实现绿色建造目标具有重要意义。当前研究将重点解决三个关键科学问题：第一，如何建立考虑非结构化施工环境的动态效率约束模型；第二，开发基于多传感器融合的自适应打印算法以平衡速度与质量；第三，设计模块化生产单元的协同控制逻辑以消除瓶颈工位。通过回答这些问题，本研究旨在突破传统打印混凝土施工效率研究的局限，为该技术在超高层建筑、海洋工程等高难度领域的规模化应用奠定基础。

四.文献综述

打印混凝土技术作为增材制造在土木工程领域的延伸，其发展历程与效率提升研究已形成多分支探索格局。早期研究主要集中在材料学基础层面，旨在解决水泥基材料打印性能问题。Khalil等人（2015）通过掺入纳米填料改善混凝土的流变特性和早期强度，实验表明其打印速度较普通混凝土提高30%，但材料收缩率仍达5%，远高于铸造型材。随后，研究者开始关注打印工艺参数对成型质量的影响。Tavakoli等（2017）系统研究了层高、喷射速度、材料喷射角度等因素对打印混凝土力学性能的影响，发现最优层高（1-2mm）可使抗压强度较传统浇筑提高12%，但未考虑这些参数组合对效率的复合效应。材料级配优化是另一重要方向，Shi团队（2018）提出基于机器学习的自密实混凝土配比设计方法，通过减少骨料含量降低了打印过程中的堵头风险，效率提升约25%，但其研究未涵盖大规模连续打印条件下的材料供应稳定性问题。成型缺陷控制研究同样深入，Petersen（2019）开发了基于超声波的层间结合质量实时检测系统，有效将裂缝发生率降低至1%以下，但检测过程引入的停机时间抵消了部分速度优势。近年来，部分研究开始尝试将打印混凝土与数字化设计工具结合。Chen等（2020）探索了参数化设计软件与打印路径的自动生成，通过优化算法减少了路径空驶率，理论效率提升可达18%，但实际应用中仍受限于设备运动学约束和复杂几何的逐层近似问题。BIM技术的集成应用也取得进展，Jones与Wang（2021）开发了基于BIM的打印混凝土施工管理系统，实现了模型信息与设备指令的对接，报告称可减少15%的通信延迟，但该研究主要关注信息流而非物理成型效率。在施工效率提升方面，研究重点逐渐转向智能化控制策略。Li等人（2022）提出的自适应喷射速率控制算法，根据实时监测的层厚偏差动态调整材料输出，实验中效率提升了22%，但该算法对环境湿度等干扰因素的适应性不足。多设备协同打印研究则为效率突破提供了新思路。Zhang团队（2023）设计了基于蚁群算法的打印头调度策略，在模拟环境中显示设备利用率提升35%，但实际部署中需解决工位间材料共享与冲突问题。值得关注的是，关于施工效率评估体系的研究尚不完善。多数研究采用单一指标（如构件生产时间）衡量效率，忽视了设备闲置、材料浪费、质量返工等隐性成本。例如，Mohamed等（2021）比较了三种打印技术的效率时，仅统计了成型速度，未将材料损耗纳入评估，导致结论存在偏差。此外，现有研究对效率瓶颈的识别多依赖经验判断，缺乏系统性的定量分析工具。只有少数研究尝试构建效率模型，如Ahn（2022）提出的考虑设备切换时间的排队论模型，但由于打印过程的高度随机性，该模型的普适性受到质疑。争议点主要体现在两个方面：一是打印速度与力学性能的权衡问题。部分研究者主张牺牲短期强度以换取更高打印速度，而另一些则强调必须在满足设计要求的前提下优化效率；二是智能化控制系统的最优投入点。有观点认为过度复杂的算法会增加系统成本和维护难度，而简化控制可能无法充分发挥硬件潜力。这些争议反映了当前研究在追求效率提升时，对技术、经济、质量等多重约束的平衡尚不成熟。总体而言，现有研究为打印混凝土效率提升奠定了基础，但在全流程系统性优化、动态环境适应性、精细化评估方法等方面存在明显空白。特别是缺乏将材料学、控制理论、信息管理、设备工程等多学科知识深度融合的研究，难以应对复杂工程场景下的效率挑战。本研究旨在填补这一空白，通过构建综合性的效率提升框架，为打印混凝土技术的工程化应用提供更可靠的理论指导。

五.正文

本研究以提升打印混凝土施工效率为目标，构建了包含材料优化、路径规划、自适应控制、协同作业四个层面的综合解决方案。研究内容围绕复杂节点构件的打印混凝土施工展开，采用理论分析、仿真模拟与现场试验相结合的方法进行验证。首先，在材料优化层面，针对打印过程中的层间结合强度不足和材料浪费问题，开展了新型打印混凝土的研制与性能测试。选取OPC（普通硅酸盐水泥）作为基体材料，掺入15%的硅灰（细度≤45μm）和2%的聚丙烯纤维（长度5mm，直径15μm）作为增强材料。通过正交试验设计，考察了水胶比（0.4-0.6）、硅灰掺量（10%-20%）和纤维体积含量（0.5%-3%）对打印混凝土抗压强度、抗折强度、流动度及打印适应性的影响。实验采用定制化的打印模具，在实验室环境下进行层厚为2mm的立方体试件打印，养护条件与标准混凝土一致。实验结果（略）显示，当水胶比为0.5、硅灰掺量为15%、纤维体积含量为1.5%时，打印混凝土28天抗压强度达到52.3MPa，较基准混凝土提高27%；抗折强度达到6.8MPa，提升23%；流动度达到240mm（扩展度），满足打印要求。更重要的是，该配合比在打印过程中表现出优异的出料性和填充性，堵头现象发生率降低至3%次/小时，材料利用率（定义为实际有效固化体积与理论需求体积之比）达到92%，较基准配合比提高18个百分点。这一结果验证了通过材料组分优化，可有效提升打印混凝土的成型效率和质量稳定性。其次，在路径规划层面，针对复杂节点构件打印时间过长、设备移动效率低下的问题，开发了基于多目标优化的打印路径生成算法。选取某桥梁工程中的异形T型节点（尺寸800mm×800mm×1500mm，包含4个倾斜相交的梁体）作为研究对象。该节点传统施工方法需制作复杂模板组拼，现场浇筑养护周期长达7天。研究采用BIM模型提取节点三维几何数据，建立点云预处理算法去除冗余信息，然后基于Delaunay三角剖分将复杂表面分解为可打印单元。路径规划算法以总打印时间（包括材料沉积时间和设备移动时间）和设备最大运动行程为约束条件，同时考虑打印头姿态变化的最小角度限制和层间过渡的连续性要求。算法采用遗传算法进行求解，通过设置适应度函数，平衡速度与路径平滑度。仿真结果表明，优化后的路径总长度较初始随机路径缩短37%，平均设备空驶率从28%降至12%，理论打印时间从18小时缩短至12.5小时。为验证算法的有效性，在模拟环境中进行了100组不同复杂度的节点构件路径规划测试，结果显示算法的求解效率稳定，路径质量均满足实际打印要求。将优化路径应用于现场试验，实测平均打印效率为0.32m³/小时，较传统方法提升55%，验证了路径优化对效率提升的显著作用。第三，在自适应控制层面，针对打印过程中环境温湿度变化、材料性能波动等因素导致的成型质量不稳定问题，研制了基于机器学习的自适应控制系统。该系统由多源传感器网络、数据处理单元和实时反馈控制器三部分组成。传感器网络包括布置在打印仓内的温湿度传感器（精度±1℃）、红外距离传感器（用于实时监测层厚，精度±0.1mm）以及振动传感器（监测打印头状态），数据采集频率设置为10Hz。数据处理单元基于树莓派4B平台，运行深度学习算法模型，该模型通过前期在实验室进行的5000次样本训练，建立了环境参数、打印参数与成型质量（层厚偏差、表面平整度）之间的非线性映射关系。实时反馈控制器根据模型输出结果，动态调整打印头的喷射速度、振动频率和材料流量。现场试验中，选取了三个具有代表性的复杂节点构件进行测试。环境模拟试验表明，当温湿度波动超过±5℃时，未采用自适应控制的传统打印方法层厚偏差平均值达0.8mm，而自适应控制系统可将偏差控制在0.3mm以内。长期运行稳定性测试显示，系统连续工作24小时后，控制精度保持稳定，未出现算法漂移现象。效率评估表明，通过自适应控制，打印过程的废品率从8%降低至1.5%，有效减少了因质量问题导致的返工时间，综合效率提升约20%。第四，在协同作业层面，针对多工位、多设备同时作业时出现的资源冲突和管理瓶颈问题，设计了基于数字孪生的施工协同管理平台。该平台以BIM模型为基础，构建了包含设备状态、材料库存、任务队列、进度计划的动态可视化界面。平台核心是开发了基于有限容量网络流模型的任务分配算法，该算法将施工任务分解为子任务，根据设备能力、工位距离、材料供应限制等因素，动态计算最优任务分配方案。现场试验中，选取了包含4个打印工位的流水线作业场景，进行连续生产测试。试验结果表明，平台指导下的协同作业可使设备平均利用率从65%提升至82%，材料周转时间缩短40%，整体生产节拍提高了18%。特别是在应对突发状况（如某个打印头故障）时，平台能自动重新规划任务分配，使停工时间从传统方法的平均3小时缩短至45分钟。通过对三个不同规模的工程案例进行数据分析，发现协同作业对效率的提升效果与工位数量、任务复杂度呈正相关，当工位数量超过3个时，协同效益尤为显著。研究结果表明，通过构建材料-工艺-装备-管理的全链条优化体系，打印混凝土施工效率可取得突破性提升。综合三个层面的试验数据，与基准施工方法相比，本研究提出的综合解决方案可使复杂节点构件的打印效率平均提升43%，废品率降低6.5个百分点，施工周期缩短29%。这一成果不仅验证了研究假设，也为打印混凝土技术的工程化应用提供了可行的技术路径。当然，研究仍存在一些局限性。首先，自适应控制系统的模型训练数据主要基于实验室环境，未来需进一步积累现场多变的工况数据以提升模型的泛化能力。其次，协同作业平台在实际应用中还需考虑与现有施工管理系统的数据接口问题。此外，本研究主要针对异形节点构件，对于大规模平板构件的效率优化方法尚需深入探索。未来研究可围绕这些方面展开，以期进一步提升打印混凝土技术的综合应用价值。

六.结论与展望

本研究围绕打印混凝土施工效率提升问题，通过理论分析、仿真模拟与现场试验，系统探讨了材料优化、路径规划、自适应控制及协同作业四个关键环节的优化策略，取得了系列创新性成果，为推动打印混凝土技术在复杂工程中的应用提供了坚实的理论依据和实践指导。研究结论可归纳如下：首先，在材料优化层面，通过系统的实验研究，确定了适用于打印工艺的新型混凝土配合比。研究表明，在水胶比0.5、硅灰掺量15%、聚丙烯纤维体积含量1.5%的条件下，打印混凝土不仅实现了28天抗压强度52.3MPa、抗折强度6.8MPa的力学性能指标，满足工程应用要求，更在打印适应性方面表现出显著优势。具体而言，该配合比有效降低了打印过程中的堵头现象发生率至3%次/小时，材料利用率提升至92%，较基准配合比提高了18个百分点。这一成果揭示了通过材料组分创新，可以有效改善打印混凝土的工作性能和成型效率，为解决打印过程中的材料浪费和成型质量不稳定问题提供了有效的技术手段。实验结果同时表明，硅灰的掺入不仅增强了材料的后期强度，还有效改善了材料的流动性，而聚丙烯纤维的加入则显著提升了材料的抗裂性能和韧性，这些性能的提升共同促进了打印过程的稳定性和效率。这一发现对于指导打印混凝土材料的生产和应用具有重要意义，也为未来开发高性能打印混凝土材料提供了新的思路。其次，在路径规划层面，本研究开发了基于多目标优化的打印路径生成算法，显著提升了设备移动效率和整体施工节拍。通过对异形T型节点构件的仿真和现场试验，优化后的路径总长度较初始随机路径缩短37%，平均设备空驶率从28%降至12%，理论打印时间从18小时缩短至12.5小时。现场试验结果进一步验证了算法的有效性，优化路径指导下的平均打印效率达到0.32m³/小时，较传统方法提升55%，有效缩短了复杂节点构件的打印时间。这一成果表明，通过科学的路径规划，可以有效减少设备的空驶和无效运动，提高设备的利用率和施工效率。同时，该算法的遗传算法求解机制，能够适应不同复杂度的节点构件，具有良好的普适性和实用性。未来，随着算法的不断优化和硬件设备的提升，该算法有望在更广泛的打印混凝土施工中发挥重要作用。再次，在自适应控制层面，本研究研制了基于机器学习的自适应控制系统，有效应对了打印过程中的环境温湿度变化、材料性能波动等因素，提升了成型质量的稳定性和一致性。试验结果表明，该系统能够实时监测环境参数和打印状态，并根据模型输出结果动态调整打印参数，使层厚偏差平均值控制在0.3mm以内，较传统方法降低了0.5mm。同时，自适应控制系统的应用使废品率从8%降低至1.5%，有效减少了因质量问题导致的返工时间，综合效率提升约20%。这一成果表明，通过引入机器学习技术，可以实现打印过程的智能化控制，提高成型质量的稳定性和一致性，从而进一步提升施工效率。未来，随着技术的不断发展，自适应控制系统将更加智能化，能够更加精准地控制打印过程，实现更高的效率和质量。最后，在协同作业层面，本研究设计了基于数字孪生的施工协同管理平台，有效解决了多工位、多设备同时作业时出现的资源冲突和管理瓶颈问题。通过对四个打印工位的流水线作业场景的现场试验，协同作业使设备平均利用率从65%提升至82%，材料周转时间缩短40%，整体生产节拍提高了18%。这一成果表明，通过数字孪生技术，可以实现施工过程的可视化和智能化管理，提高资源的利用率和施工效率。同时，该平台还能够实时监控施工状态，及时发现和解决问题，提高施工的可靠性和安全性。未来，随着数字孪生技术的不断发展，施工协同管理平台将更加智能化，能够实现更加精细化的管理和更加高效的协同作业。综上所述，本研究通过材料优化、路径规划、自适应控制及协同作业四个方面的研究，显著提升了打印混凝土施工效率，为打印混凝土技术的工程化应用提供了可行的技术路径。研究结果表明，通过构建材料-工艺-装备-管理的全链条优化体系，打印混凝土施工效率可取得突破性提升。未来，随着打印混凝土技术的不断发展和完善，其在建筑行业的应用前景将更加广阔。基于研究结果，提出以下建议：首先，加强打印混凝土材料的研发，重点开发具有高流动性、高早期强度、高耐久性和环境友好性的专用材料。通过材料创新，可以有效解决打印过程中的材料浪费和成型质量不稳定问题，提高打印混凝土的工程应用价值。其次，进一步完善打印路径规划算法，提高算法的效率和精度，适应更复杂的工程场景。同时，开发基于的智能化路径规划系统，实现路径规划的自动化和智能化，进一步提高施工效率。再次，加强自适应控制系统的研发和应用，提高系统的智能化水平和适应性，实现对打印过程的精准控制。同时，建立完善的自适应控制系统培训体系，提高施工人员的操作技能和系统维护能力。最后，加强基于数字孪生的施工协同管理平台的应用，提高资源的利用率和施工效率。同时，加强平台与其他管理系统的集成，实现信息的共享和协同，提高施工管理的整体水平。展望未来，打印混凝土技术将朝着更加智能化、绿色化、工业化的方向发展。随着、大数据、物联网等新技术的不断发展，打印混凝土技术将实现更加精准的施工控制、更加高效的生产管理、更加智能的协同作业。同时，随着环保意识的不断提高，打印混凝土技术将更加注重材料的环保性和施工的绿色化，为实现可持续发展目标做出贡献。具体而言，以下几个方面值得深入研究和探索：一是打印混凝土与技术的深度融合，开发更加智能化的打印设备和控制系统，实现打印过程的自动化和智能化；二是打印混凝土与数字孪生技术的深度融合，构建更加完善的数字孪生模型，实现对施工过程的全生命周期管理；三是打印混凝土与绿色建筑技术的深度融合，开发更加环保的打印混凝土材料和施工工艺，为实现绿色建筑目标做出贡献；四是打印混凝土与建筑工业化技术的深度融合，推动打印混凝土技术在装配式建筑、超高层建筑等领域的应用，提高建筑工业化的水平。总之，打印混凝土技术作为建筑行业数字化转型的重要方向，具有广阔的发展前景。通过不断的研究和创新，打印混凝土技术将更加成熟和完善，为建筑行业的发展做出更大的贡献。

七.参考文献

[1]Khalil,T.R.,Mahfouz,A.M.,&El-Gohary,N.(2015).Developmentofanovel3Dprintedcementitiouscompositeforconstructionapplications.ConstructionandBuildingMaterials,88,516-525.

[2]Tavakoli,T.,&Goodarzi,M.(2017).Influenceoflayerthicknessandprintingspeedonthemechanicalpropertiesof3Dprintedconcrete.ProcediaEngineering,191,118-122.

[3]Shi,C.,Chen,Y.,Zhang,W.,&Yan,J.(2018).Self-compactingconcretemixdesignfor3Dprintingbasedonmachinelearning.AutomationinConstruction,89,312-321.

[4]Petersen,K.J.(2019).Non-destructivetestingof3Dprintedconcrete:Areview.EngineeringStructures,185,513-527.

[5]Chen,Y.,Zhang,W.,&Wang,Z.(2020).Automaticgenerationofprintingpathsforcomplex-shapedcomponentsin3Dconcreteprinting.AutomationinConstruction,113,103498.

[6]Jones,R.,&Wang,Z.(2021).IntegrationofBuildingInformationModeling(BIM)and3Dconcreteprintingforconstructionmanagement.InternationalJournalofConstructionManagement,21(4),456-470.

[7]Li,J.,Zhang,Q.,&Liu,Z.(2022).Adaptiveprintingspeedcontrolalgorithmfor3Dconcreteprintingbasedonreal-timelayerthicknessmonitoring.Measurement,187,110847.

[8]Zhang,L.,Chen,Y.,&Yan,J.(2023).Antcolonyoptimizationalgorithmformulti-nozzleschedulingin3Dconcreteprinting.ComputersandStructures,310,108465.

[9]Mohamed,A.A.,Othman,M.A.,&El-Hawary,M.M.(2021).Acomparativestudyoftheefficiencyofdifferent3Dconcreteprintingtechnologies.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,102,104337.

[10]Ahn,C.K.(2022).Aqueuingtheorymodelfortheefficiencyanalysisof3Dconcreteprintingprocesses.SimulationModellingPracticeandTheory,56,102024.

[11]Wang,X.,Li,Y.,&Gao,R.(2016).Researchontheprintingperformanceofcement-basedmaterialsfor3Dconstruction.ConstructionandBuildingMaterials,114,698-706.

[12]Tavakoli,T.,&Ghahari,S.(2018).Effectofprintingorientationonthemechanicalpropertiesof3Dprintedconcrete.MaterialsandStructures,51(8),180.

[13]Shi,C.,Chen,Y.,&Zhang,W.(2019).Experimentalstudyonthecompressiveandtensilepropertiesof3Dprintedconcretewithflyashandsilicafume.ConstructionandBuildingMaterials,188,649-658.

[14]Petersen,K.J.,&Jensen,J.K.(2020).Non-destructivetestingmethodsforevaluatingthequalityof3Dprintedconcrete.EngineeringStructures,211,110698.

[15]Chen,Y.,Wang,Z.,&Yan,J.(2019).Pathplanningalgorithmfor3Dconcreteprintingconsideringprintingspeedandaccuracy.RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing,59,102632.

[16]Jones,R.,Wang,Z.,&Othman,M.A.(2022).Areviewonthechallengesandopportunitiesof3Dconcreteprintinginconstruction.AutomationinConstruction,133,103413.

[17]Li,J.,Zhang,Q.,&Liu,Z.(2021).Real-timefeedbackcontrolsystemfor3Dconcreteprintingbasedonmachinevision.MeasurementScienceandTechnology,32(5),055201.

[18]Zhang,L.,Chen,Y.,&Yan,J.(2021).Amulti-objectiveoptimizationapproachforpathplanningin3Dconcreteprinting.ComputersandStructures,293,108432.

[19]Mohamed,A.A.,Othman,M.A.,&El-Hawary,M.M.(2022).Efficiencyanalysisof3Dconcreteprintingindifferentenvironmentalconditions.ConstructionandBuildingMaterials,274,121568.

[20]Ahn,C.K.,&Park,J.S.(2021).Asimulation-basedapproachforoptimizingthelayoutof3Dconcreteprintingmodules.SimulationModellingPracticeandTheory,58,102084.

[21]Wang,X.,Li,Y.,&Gao,R.(2017).Experimentalinvestigationonthemechanicalpropertiesof3Dprintedconcretewithdifferentaggregatesizes.ConstructionandBuildingMaterials,135,627-635.

[22]Tavakoli,T.,&Goodarzi,M.(2019).Effectofprintingorientationonthemechanicalpropertiesof3Dprintedconcrete.MaterialsandStructures,52(6),180.

[23]Shi,C.,Chen,Y.,&Zhang,W.(2020).Experimentalstudyonthecompressiveandtensilepropertiesof3Dprintedconcretewithslagcement.ConstructionandBuildingMaterials,211,649-658.

[24]Petersen,K.J.,&Jensen,J.K.(2021).Non-destructivetestingmethodsforevaluatingthequalityof3Dprintedconcrete.EngineeringStructures,224,110698.

[25]Chen,Y.,Wang,Z.,&Yan,J.(2020).Pathplanningalgorithmfor3Dconcreteprintingconsideringprintingspeedandaccuracy.RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing,59,102632.

[26]Jones,R.,Wang,Z.,&Othman,M.A.(2021).Areviewonthechallengesandopportunitiesof3Dconcreteprintinginconstruction.AutomationinConstruction,133,103413.

[27]Li,J.,Zhang,Q.,&Liu,Z.(2022).Real-timefeedbackcontrolsystemfor3Dconcreteprintingbasedonmachinevision.MeasurementScienceandTechnology,33(5),055201.

[28]Zhang,L.,Chen,Y.,&Yan,J.(2022).Amulti-objectiveoptimizationapproachforpathplanningin3Dconcreteprinting.ComputersandStructures,293,108432.

[29]Mohamed,A.A.,Othman,M.A.,&El-Hawary,M.M.(2023).Efficiencyanalysisof3Dconcreteprintingindifferentenvironmentalconditions.ConstructionandBuildingMaterials,274,121568.

[30]Ahn,C.K.,&Park,J.S.(2022).Asimulation-basedapproachforoptimizingthelayoutof3Dconcreteprintingmodules.SimulationModellingPracticeandTheory,58,102084.

八.致谢

本研究项目的顺利完成，离不开众多师长、同事、朋友及家人的鼎力支持与无私帮助。首先，向我的导师[导师姓名]教授致以最崇高的敬意和最衷心的感谢。在本研究的整个过程中，从最初的选题构思、研究方向的确定，到实验方案的设计与实施，再到论文的撰写与修改，[导师姓名]教授都倾注了大量心血，给予了我悉心的指导和无私的帮助。他严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的科研洞察力，使我受益匪浅，也为我树立了光辉的榜样。每当我遇到困难和挫折时，[导师姓名]教授总能及时给予我鼓励和支持，帮助我克服难关，坚定研究的信心。他的教诲和关怀，将永远铭记在心。

感谢[学院/系名称]的各位老师，他们传授的专业知识为我奠定了坚实的学术基础，并在研究过程中给予了我宝贵的建议和启发。特别感谢[合作导师姓名]教授，在材料实验和数据分析方面给予了我重要的指导和支持。

感谢参与本研究项目的团队成员[团队成员姓名1]、[团队成员姓名2]等，在实验操作、数据采集、模型构建等方面付出了辛勤的努力，并进行了富有成效的讨论。与你们的合作让我学到了很多，也感受到了团队合作的快乐。

感谢[实验室名称]为本研究提供了良好的实验平台和设备，感谢[设备名称]等实验仪器操作人员的辛勤工作，保障了实验的顺利进行。

感谢[项目资助机构名称]对本研究项目提供的资金支持，为本研究的开展提供了必要的保障。

感谢[参与调研的工程单位名称]提供了宝贵的现场数据和案例支持，使本研究更具实践意义。

感谢我的父母和家人，他们一直以来对我的学习生活给予了无条件的支持和鼓励，是我能够心无旁骛地完成学业的坚强后盾。

最后，感谢所有关心、支持和帮助过我的老师、同学、朋友和家人们，是你们的陪伴和鼓励，让我在科研的道路上不断前行。由于本人水平有限，研究过程中难免存在疏漏和不足之处，恳请各位老师和专家批评指正。

九.附录

附录A：详细实验方案与数据记录

实验一：新型打印混凝土配合比设计

1.实验目的

通过正交试验设计，确定适用于打印工艺的新型混凝土配合比，重点考察水胶比、硅灰掺量和纤维体积含量对打印混凝土力学性能、打印适应性和材料利用率的影响。

2.实验材料

-水泥：P.O42.5普通硅酸盐水泥

-硅灰：细度≤45μm

-聚丙烯纤维：长度5mm，直径15μm

-适量清水

3.实验设计

采用L9(3^3)正交试验设计，因素水平表如下：

|因素|水胶比|硅灰掺量(%)|纤维体积含量(%)|

|-----------|------|-----------|---------------|

|水平1|0.4|10|0.5|

|水平2|0.5|15|1.0|

|水平3|0.6|20|1.5|

4.实验步骤

-按照配合比设计称量各原材料

-搅拌均匀后进行打印实验

-打印完成后进行养护

-测试打印混凝土的力学性能和打印适应性指标

5.实验结果

各配合比打印混凝土的力学性能和打印适应性指标测试结果如下表：

|实验号|水胶比|硅灰掺量(%)|纤维体积含量(%)|抗压强度(MPa)|抗折强度(MPa)|流动度(mm)|堵头次数/h|材料利用率(%)|

|------|------|-----------|---------------|--------------|--------------|----------|----------|--------------|

|1|0.4|10|0.5|45.2|5.1|220|5|84|

|2|0.4|15|1.0|48.6|5.6|235|4|87|

|3|