Vorhersage und Regulierung der Schrumpfung von SCC mit dem PSO-BPNN-Modell

Die Schrumpfverformung stellt ein erhebliches Risiko für mit selbstverdichtendem Beton (SCC) gefüllte Stahlrohrstrukturen dar. Es war wichtig, die autogene Schrumpfungsspannung des Betons vor der Regulierung zu verstehen, um Maßnahmen zur Kompensationsschrumpfung festzulegen. In dieser Studie wurde ein PSO-BPNN-Modell entwickelt, das auf der Partikelschwarmoptimierung-Backpropagation-Neuronalen Netzwerken (PSO-BPNN) basiert, und die autogene Schrumpfungsspannung von SCC wurde vor der Regulierung mithilfe von PSO-BPNN vorhergesagt. Darüber hinaus wurden einige Experimente zur Kompensation der Schrumpfung durch Expansion sowie durch eine Kombination aus Expansion und Kontraktion untersucht. Basierend auf dieser Vorhersage wurde eine Reihe von Experimenten zur Regulierung der Schrumpfverformung von SCC für ein reales Brückenprojekt durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten eine gute Übereinstimmung zwischen den vorhergesagten und gemessenen Werten des PSO-BPNN, was demonstriert, dass PSO-BPNN ein Modell mit hoher Genauigkeit bei der Vorhersage der autogenen Schrumpfungsspannung von Beton vor der Regulierung ist und als Leitfaden für die Regulierung zur Kompensation der Schrumpfung dient. Der Vorhersagefehler lag bei weniger als 10 % für die 28-tägige Selbstschrumpfung, und der experimentelle Aufwand wurde reduziert. Das PSO-BPNN ist ein praktisches Werkzeug zur Vorhersage der Schrumpfung von SCC, das die Bestimmung der Dosierungen von Expansionsmitteln ermöglicht und die Menge an Schrumpfungsmitteln reduziert, um die Schrumpfregulierung von SCC zu erreichen.