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: 周理洋 施国栋 林加剑 王朝成 王辉 韦天下
• 来源期刊: 防护工程
• 关键词: 玄武岩纤维 混凝土 单轴压缩 三轴压缩 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 实验研究与数值仿真
• 页码范围: 8-17
• 页数: 10页
• 语种: 中文

摘要

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.