利用灰色理论、多元非线性回归和人工神经网络对普通和高强再生骨料混凝土力学性能进行参数敏感性分析和建模外文翻译资料

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建筑材料211(2019)479–491

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建筑及建筑材料

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利用灰色理论、多元非线性回归和人工神经网络对普通和高强再生骨料混凝土力学性能进行参数敏感性分析和建模

Jinjun Xu a, Xinyu Zhao b, Yong Yu b, Tianyu Xie c,uArr;, Guosong Yang a, Jianyang Xue d

a南京工业大学土木工程学院,江苏南京211816

b华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室,广东广州510640

c澳大利亚阿德莱德大学土木、环境与矿业工程学院,澳大利亚阿德莱德,SA 5005

d西安建筑科技大学土木工程学院,陕西西安710055

要 闻

  • 开发了面向设计的RAC力学性能预测模型。
  • 运用灰色理论进行参数敏感性分析。
  • 基于RACs的失效机制,对全局数据库进行了拆分。
  • MNR和ANN模型是使用选定的输入和子数据库开发的。
  • 两个新开发的模型显示出显著提高的精确度。

文 章 信 息

文章历史:

收到日期:2018年9月22日

2019年3月3日收到修订版

2019年3月18日接受

关键词:

再生骨料混凝土

机械性能

敏感性参数

多元非线性回归

灰色系统理论

人工神经网络

摘 要

众所周知,由于再生混凝土骨料(RCAs)的劣质特性,在混凝土混合料中掺入再生混凝土骨料(RCAs)可能会对混凝土的力学性能产生一些影响。在本研究中,首先使用从文献中收集的大量实验数据评估了再生骨料混凝土(RAC)力学性能(即抗压强度、弹性模量、抗弯强度和劈裂抗拉强度),文献中报告的可用规范和经验模型的性能,以及评估表明,这些模型无法达到预期的预测精度。为了开发更可靠、更准确的预测RAC力学性能的方法,并在模型表达式中涵盖RAC混合物的各种影响参数,采用灰色系统理论(GST)对RAC力学性能的参数敏感性进行检验。GST结果表明,RACs的整体力学性能取决于骨料的几何指标和混凝土配合比。GST的评估也证实了由于不同强度等级混凝土的破坏机理不同,RCA对普通和高强度等级混凝土的影响是不同的。最后,采用多元非线性回归(MNR)和人工神经网络(ANN)对用GST识别的RAC混合料关键参数进行了力学性能模拟。结果表明,与文献中已有的模型相比,所提出的MNR和ANN方法能更准确地预测RACs的力学性能。

copy;2019 爱思唯尔有限公司保留所有权利。

    1. 引言

联系作者

电子邮件地址: jjxu@163.com(J. Xu),ctzhaoxy@scut.edu.cn(X. Zhao ),y.y47@mail.scut.edu.cn(Y. Yu),tianyu.xie@adelaide.edu.au(T.Xie),jianyang_xue@163.com(J. Xue)。

从建筑和拆除(Camp;D)废物中破碎旧混凝土和砌体构件而产生的再生混凝土骨料(RCAs)可作为结构混凝土中天然骨料的替代品再利用,其优点是有可能消除这些建筑和拆除废料对环境的影响 [1–4]。这个

https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2019.03.234 0950-0618/copy;2019 爱思唯尔有限公司保留所有权利。

使用RCA生产的混凝土,即再生骨料混凝土(RAC),现在被广泛认为是一种“环保混凝土”[5–9]。迄今为止,已有的研究成果表明,RCA具有吸水性强、粘结性好、新旧砂浆粘结性差等特点,RCA在破碎过程中产生的裂缝可能会削弱相应混凝土产品的力学性能(即 [10–17])。然而,由于现行的设计规范和指南中对混凝土骨料缺乏可靠的规范,给准确预测混凝土骨料的性能带来了困难。事实上,现有设计指南(即[18–24])中报告的基于代码的预测模型只能用于估计机械性能(即抗压强度fc;弹性模量 Ec;断裂模量/抗弯强度fr;以及天然集料(NAs)为基础的混凝土的间接/分裂抗拉强度fst(见表1),但不能直接扩展到RAC,而不考虑RCAs的影响。

通过对RAC相关文献的综合分析,发现目前已经建立了一些基于现有实验数据库的预测RAC力学性能的经验模型。Lovato等人[25],Pereira等人[26,27]和Gho-lampour等人[28]采用统计方法(即非线性回归)利用RAC的可用试验结果对RAC的基本力学性能进行建模。正如这些研究所报告的那样,RCA率(r)、有效水灰比(weff/c)、 粗骨料的体积密度(即RCA和NAs)和RCA的吸水率被认为是影响RACs力学性能的关键因素。Silva等人[29]采用基于性能的分类体系,研究了混凝土中用RCAs部分或全部替代NAs后混凝土力学强度的降低,并建立了一种基于统计方法的预测RACs抗压强度的新型经验模型。此外,Ravindrarajah和Tam[30],Bair-agi等人[31],Dhir[32],KhederAl-Windawi[33],Xiao等人[34]和Silva等人[35]所报道的模型仅适用于根据这些力学性能与混凝土抗压强度之间的关系,对混凝土的弹性模量、抗弯强度和劈裂抗拉强度进行经验预测;注意,这些文献中没有预测RACs抗压强度的模型。还应注意的是,大多数现有的经验模型未能处理RAC的特定样本数据集,并且由于其数据库中的参数和参数范围的限制,无法预测RAC的机械性能(Gholampour等,[28])。因此,迫切需要开发更高精度、模型形式涵盖范围更广的预测RAC力学性能的可靠方法。

以机器学习和数据驱动建模方法为主的人工智能技术在混凝土力学性能预测中的应用,由于其简单性和可靠性,以及他们直接从实验数据中学习的能力,引起了人们的广泛关注。计算机辅助智能方法,如人工神经网络、模糊逻辑、模型树算法、多变量回归、遗传规划和灰色系统理论,已被广泛用于评估多参数变量对抗强度(即[36–40])和弹性量(即[41–43])的影响。需要注意的是,这些基于机器学习的建模方法大多被视为将输入转化为输出的黑盒,在这些黑盒中,已开发的具有较高精度的模型仍然缺乏物理意义。因此,有必要了解

选择输入控制行为的机制,为基于人工智能技术的模型提供物理意义。灰色系统理论(GST)是一种很有前途的数学方法,可以根据自变量的灰色关联来评估自变量对因变量的敏感性;也就是说,GST可以用来预测系统内不同离散序列之间的几何接近[44]。然后利用GST模型确定的主要参数和子参数之间的灰色关联度排序作为这些参数敏感性的指标。最近,XU等人[45]运用灰色系统理论成功地确定了变量对使用RCAs制造的钢筋混凝土柱抗压性能的参数敏感性。严谨的文献综述表明,很少有关于使用这种新的和先进的智能算法来评估参数灵敏度,从而预测RACs的机械性能的信息,因此,大多数出版工作使用机器学习和数据驱动的建模方法直接进行灵敏度分析。文献综述还指出,尽管这些先进的智能算法是混凝土性能建模的通用算法,使用混凝土试验结果的全球数据库而不考虑材料的失效机制的情况下,可能会导致不恰当和不可靠的预测。例如,由于RAC在正常和高强度等级压缩下的破坏机制不同,它可能导致参数灵敏度的变化,因此直接利用混合了普通和高强度RAC特性的数据库来训练人工智能技术是不合理的。为了解决这一缺点,在应用这些先进的智能算法之前,需要对数据集进行过滤并将其划分为若干个子集。

本研究旨在探讨RAC混合因子的参数敏感性对RAC力学性能的影响,进而探讨其作用机理,进而开发更可靠的预测RAC性能的分析方法。为实现这些目标:

    1. 利用一个广泛而可靠的数据库和数据库,建立了一套完善的RACs力学性能的经验模型;
    2. 然后利用灰色系统理论进行参数敏感性分析,以评估各种混合参数,特别是与骨料性能相关的因素对RAC和混凝土力学性能的影响;
    3. 确定了关键的混合参数和控制操作的基本机制,并根据RAC和RAC的不同失效机制对现有数据库进行了仔细的拆分;
    4. 基于人工智能的两种先进方法,即多元非线性回归(MNR)和反向传播(BP)神经网络,通过对各子数据库中识别出的关键参数进行分析,为预测混凝土力学性能提供了更可靠的方法。

值得注意的是,这项研究的发现将有助于

  1. 提供一套形式简单、精度较高的经验模型,有利于RAC混合料的设计;
  2. 确定影响RACs力学性能的因素,并探讨其作用机理;
  3. 更科学地选择人工智能技术和输入;

表1

基于代码和经验的RACs力学性能预测模型综述。

  1. 与现有的经验和数值方法相比,为预测RACs的机械性能提供了更可靠的方法和更高的精度;因此,这些建模方法可以作为开发未来RAC混合物的基础,以达到指定的性能和要求;
  2. 在进行机器学习和数据驱动方法之前,根据混凝土材料的不同失效机理,通过拆分全局数据库,提高人工智能技术在混凝土材料建模方法中的物理意义;
  3. 促进RAC作为一种绿色混凝土从实验室技术过渡到实际应用。
    1. 实验数据库,基于代码的模型和经验模型
      1. 实验数据库

本研究中使用的RAC数据库由69项实验研究和本文第四作者构建的650个个体数据集汇编而成,其详细信息可在Gholampour等人[28]中找到。该数据库中总结的信息范围,包括RAC的关键混合比(即weff/c、骨料水泥比(a/c)和r)以及相应的RAC力学性能(即f0c、Ec、fr和fst)。 注意,为了量化骨料几何形状的影响(即,对于RCA和NA),使用最大RCA尺寸与最大NA尺寸的比例(Dmax,r/Dmax,n)。RACs上的这个大型数据库只考虑了用粗RCA替换混凝土中粗骨料的情况,而细骨料替换

出于以下考虑,不包括:一)主要是,由于在现有的大多数研究中,所需要的参数(即psd、堆积密度等)很少被报道,因此很难对混凝土中细、粗集料的混合效果进行量化和建模;(二)广泛的试验研究主要集中在粗骨料上,这有助于建立一个可靠的数据库,全面分析参数敏感性,从而建立适当的模型,而精细RCA替换的有限结果可能是该分析方法的噪声。 然后,在本研究的以下部分中,将采用所得到的数据库进行模型评估、敏感性分析和模型开发

      1. 基于代码的模型

不同国家和地区的规范

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