准静态玄武岩纤维混凝土力学性能及其BP神经网络预测模型研究

作者：林加剑; 韦天下; 施国栋; 王朝成; 王辉; 周理洋

来源：防护工程, 2020, 42(06): 8-17.

• 玄武岩纤维
• 混凝土
• 单轴压缩
• 三轴压缩
• BP神经网络

对不同玄武岩纤维体积分数(0.2%、0.4%、0.6%)和纤维长度(6、12、18 mm)条件下的玄武岩纤维混凝土(BFRC)开展单轴压缩、三轴压缩和劈裂抗拉试验,并以体积分数、纤维长度、围压和应变为输入层,应力为输出层,进行BP神经网络样本训练,建立了玄武岩纤维混凝土BP神经网络强度预测模型。研究结果表明:在混凝土中掺入一定体积分数的玄武岩纤维可以提高单轴抗压强度,最佳纤维体积分数为0.2%,此时3种纤维长度BFRC抗压强度分别提高10.06%、11.21%、23.57%;玄武岩纤维体积分数为0.2%时,BFRC劈裂抗拉强度随着玄武岩纤维长度的增加而增加,3种不同纤维长度所对应的劈裂抗拉强度分别提高了22.5%、28.1%、32.1%; BFRC的峰值应力随着围压的增加而增加,围压为5 MPa时增幅最大,且增幅与纤维含量和长度呈正相关;将70%随机试验结果为训练集得到的BP神经网络预测模型与30%随机试验测试集进行对比,结果表明BP神经网络预测模型与测试集结果较为吻合,采用BP神经网络建立BFRC强度预测模型具有一定的可行性。

• 单位
  安徽大学; 安徽建筑大学