摘要：现如今，混凝土已经被普遍地应用于公路项目之中，因为集中拌合制作混凝土的优势颇多，比如说计量精准、质量可靠、生态环保等等，再加上越来越多的施工单位对于混凝土的品质要求也在逐步提升，所以纷纷选取集中拌合制作混凝土的方式，然后再将这些混凝土转移至施工现场。较之于其他现场拌制混凝土的方法，因为混凝土统一拌制工厂距离浇筑施工位置的间隔较远，所以不得不采用专门的运输车进行运输，而且集中拌制混凝土对于实际的坍落水平、流动水平的要求较高，为了进一步契合正常作业时所需的各方面技术标准，提升混凝土的品质水平，所以相关的工作人员需要设计出契合集中拌制混凝土的最佳配合比。值得注意的是，在制作混凝土的费用中，原材料占据总费用的六成以上，所以注重优化配合比具有很强的现实价值。
关键词：混凝土；配合比设计；强度预测方法
引言
混凝土就是将凝胶材料、粗细集料、水、矿物掺合剂以及化学外加剂按照一定比例配合，通过搅拌、捣实成型以及养护硬化而制成的一种石材。在实际生产以及施工过程中，混凝土配合比的确定是尤为关键的一个环节，通过确定配合比中的主要参数，不仅可以使混凝土工程的质量得到保证，同时可以实现资源的节约。
1建筑混凝土配合比设计方法
1.1水胶比
水胶比是影响混凝土强度的主要因素，在一定范围内水胶比越小混凝土强度越高。而混凝土强度是混凝土结构的重要指标之一，所以很多试验检测人员在进行水泥混凝土配合比设计时，都采用了较小的水胶比来保证混凝土强度，这种设计理念无可厚非。项目调研时发现，几乎99%的工程项目采用的水胶比都大大低于公式计算得到的水胶比，尤其是C50及以上的混凝土。如某C50的桥梁用混凝土，根据JGJ55—2011《普通混凝土配合比设计规程》，计算得到的水胶比为0.45，但在各个公路项目上，大多采用了0.30~0.40之间，混凝土28d强度达到60多兆帕，有的甚至接近70MPa，这种设计其实是一种过度设计，不仅造成严重的浪费，而且较小的水胶比容易致使混凝土裂缝的产生。又如C50混凝土，一般用的是强度等级52.5水泥，颗粒较细，需水量较多，如果混凝土单位用水量太少，水胶比过小，水泥在凝结硬化过程中，水化反应时会由于缺少水分，干燥收缩导致混凝土开裂。很多混凝土结构物在硬化后，表面会出现很多像头发丝一样细小的裂缝，这跟水胶比太小、水泥颗粒太细有直接关系。所以认为水胶比可以按照规程计算出来数值适当降低，但不能过低。
1.2粉煤灰和矿粉
由于工程项目需要，常常往混凝土里加入一定量的粉煤灰或矿粉代替部分水泥，既能废物利用，还能降低成本，此外还能使混凝土具有良好的粘聚性。但是要特别注意其对混凝土强度的影响，一般混凝土标准养护7天龄期的强度基本能达到设计强度的70%~80%，标准养护28天龄期的强度能够达到设计强度，加入粉煤灰和矿粉以后，强度上升慢且上升幅度较小。如果是桥梁结构物的预制梁板，常常需要张拉、架梁等工艺，这时混凝土强度上来的慢会影响工程进度，所以在配合比设计时要考虑。另外要注意，加入粉煤灰和矿粉的混凝土，强度上升幅度较小。如某项目在C50混凝土配合比设计过程中，52.5普通硅酸盐水泥用了340kg，粉煤灰和矿粉用了80kg，水胶比0.43，7天龄期实测混凝土强度42MPa，本以为28天强度肯定能达到设计要求，于是开始施工浇筑了结构物，但是等到28天龄期时其强度实测48MPa，强度指标不合格，给施工造成了不小的损失。
2建筑混凝土强度预测方法
2.1试验材料
试验采用某公司生产的硅酸盐水泥（PO42.5），试验所用石灰石粉为某热电厂生产的II级石灰石粉，磷渣为某公司生产的磷渣。按照不同的配合比设计出高性能混凝土：1）水灰比分别为0.3、0.4、0.5和0.6；2）石灰石粉掺量占总质量的百分比分别为1%、2%、3%和4%；3）磷渣掺量占总质量的百分比分别为1%、2%、3%和4%。高性能混凝土经过标准养护后，测定其28d的抗压强度值。
2.2试验结果与分析
2.2.1水灰比对混凝土抗压强度的影响
随着水灰比的增加，混凝土的抗压强度逐渐降低。造成这一现象的原因是当水灰比增加时，水泥的比例下降，导致混凝土的抗压强度下降。但是随着养护龄期的增加，水泥水化进一步发展，混凝土的抗压强度会进一步增加。
2.2.2石灰石粉掺量对混凝土抗压强度的影响
随着石灰石粉掺量的增加，混凝土的抗压强度呈现先增加后降低的特征，当石灰石粉的掺量达到1%之后，混凝土的抗压强度开始下降。这是因为石灰石粉的掺入能在一定程度上使得混凝土变得更加密实，但掺量超过一定比例时，由于石灰石粉的抗压强度远不如水泥骨料，因此其总体强度逐渐下降。
2.2.3磷渣掺量对混凝土抗压强度的影响
随着磷渣掺量的增加，混凝土的抗压强度呈现先增加后降低的特征。当磷渣掺量达到2%之后，混凝土的抗压强度开始下降。这是因为磷渣的掺入能在一定程度上使得混凝土变得更加密实。但掺量超过一定比例时，磷渣的抗压强度远不如水泥骨料，因此其总体强度逐渐下降。磷渣掺量与石灰石粉掺量对混凝土抗压强度的影响规律类似，但磷渣的性能比石灰石粉更优，因此掺量达到2%时混凝土抗压强度开始出现下降趋势。
2.3基于SVM的预测模型
2.3.1SVM基本原理
SVM将不同变化因素作为预测值的标签，根据不同核函数的选取，对标签和计算值进行迭代计算。当满足一定的迭代次数或精度时，停止计算得出结果。
核函数如公式（1）所示：
y=sign（w*x+b）（1）
式中：w为权值向量；x为输入向量；b为阈值；y为该层输出。
2.3.2SVM预测模型建立
选取水灰比、石灰石粉掺量和磷渣掺量作为输入，混凝土抗压强度作为输出，利用SVM的非线性映射能力训练模型。
2.4模型预测结果与讨论
SVM的最大训练误差为0.15MPa，最大预测误差为0.7MPa，其精度较高，可以应用于混凝土的抗压强度预测中，计算结果如表1所示。同时利用BP神经网络和GA-BP神经网络对数据集进行训练和预测，得到的结果如表2所示。从表2可以看出，与BP神经网络和GA-BP神经网络进行对比，得知SVM的预测精度更高，泛化能力强，更加适用于混凝土的抗压强度预测。而随着数据量的提升，3种预测模型的测试误差均会减小，因此可以说明神经网络在大数据的运用下会有很好的预测效果。
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表2 3种预测模型误差对比
结语
随着水灰比的增加，混凝土的抗压强度逐渐下降。而当掺入石灰石粉和磷渣时，混凝土的抗压强度呈现先上升后下降的趋势。因此，高性能混凝土的最佳配合比设计中，石灰石粉的最佳掺量为1%，磷渣的最佳掺量为2%。与BP神经网络和GA-BP神经网络相比，基于SVM的混凝土抗压强度预测精度更高。在大数据的背景下，把神经网络与混凝土抗压强度预测进行结合，可以为今后设计高性能混凝土提供有意义的思路及方法。
参考文献
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