【摘 要】
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针对目前多组份灌浆材料配合比设计时缺乏完备的理论方法，为得到满足一定性能的材料不得不采用费时费力的“试错法”这一缺点，本论文通过一定量的配合比试验研究后，建立了配合比
【出 处】
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同济大学材料科学与工程学院 同济大学
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针对目前多组份灌浆材料配合比设计时缺乏完备的理论方法，为得到满足
一定性能的材料不得不采用费时费力的“试错法”这一缺点，本论文通过一定量
的配合比试验研究后，建立了配合比设计的人工神经网络模型，该模型在规定的
材料用量范围内，对用不同材料搭配的灌浆材料类型的配合比可预测其流动性、
凝结时间和1天强度等性能。作为神经网络预测的辅助方法，主成份分析方法等
技术也在论文中得到了应用。另外，作为固体废弃物开发利用的一个方面，本论
文在灌浆材料的选用中还增加了钢渣，以利环境保护并能调节灌浆材料的性能。
研究结果表明：钢渣可以用来有效调节灌浆材料凝结时间、强度和沉入度
等材料性能；神经网络模型在归纳灌浆材料各组份用量和其相应性能之间的关
系，建立定量的数值模型并预测新配方性能等方面，有着重要的应用。
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