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。

摘要：再生骨料(RA)的高吸水率、高压碎值、表面微裂纹及其不规则形态特征等缺陷限制了RA的再生利用。裹浆改性再生骨料(SRA)表面形成的壳膜结构不仅能够提高RA的力学性能,且对RA的形态特征有着显著影响。为了评估裹浆改性对RA形态特征的影响,本文采用粉煤灰基地聚物浆体对再生混凝土骨料(RCA)和再生砖骨料(RBA)进行裹浆改性,并通过图像处理技术分别获取并建立裹浆改性前后RCA和RBA两种常见RA的形态特征数据集。此外,文中还结合机器学习技术提取数据集中的关键信息,从而量化RA的形态特征。经过定量分析发现,与改性前相比,改性后的RA轴向系数、棱角度和球形度的分布范围均有不同程度的改善,其中裹浆改性对棱角度改善效果最为明显,裹浆改性再生混凝土骨料(SRCA)最大改善幅度达132.2%,裹浆改性再生砖骨料(SRBA)最大改善幅度达69.2%。