摘要：再生骨料的表面存在微裂缝和残余砂浆,导致由其制备的再生混凝土强度较差,因此需要对其进行改性处理。通过碱激发材料浆液对再生骨料进行裹浆改性处理,研究碱激发材料浆液中不同组分交互作用对再生混凝土强度的影响,并对浆液配比进行优化。通过响应面设计方法(RSM)中Box-Behnken优化试验设计,建立以碱激发材料浆液中矿渣粉与粉煤灰比值、水泥熟料掺量、氯盐掺量为变量,再生混凝土强度为响应的多元非线性回归模型,基于响应面数据库通过BP神经网络和遗传算法构建一种BP-GA高精度预测优化模型。研究表明:再生骨料裹浆改性用碱激发材料浆液中水泥熟料掺量和氯盐掺量交互作用对再生混凝土性能影响最显著;响应面优化浆液配比时,相对误差精度控制为4.00%;利用BP-GA模型进行预测优化时,相对误差精度控制为0.78%,实现了对裹浆改性用碱激发材料浆液配比高精度优化。