玄武岩纤维和聚丙烯纤维增强混凝土的力学性能及ANN模型预测

摘要整理

目标：钢纤维虽能提高混凝土强度和韧性，但成本高昂，导致混凝土造价增加。玄武岩纤维作为新型高强高韧纤维材料，可有效替代钢纤维。本研究对聚丙烯纤维和玄武岩纤维增强混凝土的力学性能进行了测试，并通过人工神经网络（ANN）建立的预测模型进行了对比验证。方法：聚丙烯纤维掺量固定为0.25%，玄武岩纤维掺量分别为0%、0.25%、0.5%、0.75%和1%。采用传统测试方法测定普通混凝土、纤维增强混凝土和混杂纤维增强混凝土的抗压强度、抗拉强度和抗折强度。利用神经网络拟合工具对测试数据进行训练，建立预测模型。结果：与仅含0.25%聚丙烯纤维的混凝土相比，含0.5%玄武岩纤维和0.25%聚丙烯纤维的混杂纤维增强混凝土抗压强度提高9.69%。与纯聚丙烯纤维混凝土相比，含0.25%聚丙烯纤维和0.75%玄武岩纤维的混合体抗折强度提高26.12%，劈裂抗拉强度提高39.25%。预测值与实验值的误差率均低于10%。创新性：玄武岩纤维在混凝土中的应用极为罕见，本研究重点探索了玄武岩纤维对易腐蚀钢纤维的替代，有效降低了材料成本。玄武岩纤维的加入显著提升了混凝土的抗折和抗拉性能，建立的ANN模型能够准确预测混杂纤维增强混凝土的力学特性。

相关论文