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作者：刘海峰;刘浩天;李罗胤;陈小龙;车佳玲;杨维武;
单位：宁夏大学土木与水利工程学院;
摘要：目的 为探究高温历程对沙漠砂混凝土（desert sand concrete, DSC）抗压强度的影响，考虑沙漠砂替代率、温度、升温速率和静置时间对高温后DSC进行抗压强度试验。方法 借助X射线衍射和扫描电子显微镜分析高温后DSC微观形貌和物相组成变化规律，以反向传播算法为基准，融合粒子群算法和遗传算法训练人工神经网络，建立高温后DSC抗压强度预测模型，并采用十折交叉验证的方法对该模型进行验证。结果 结果表明：随着温度升高，DSC抗压强度呈下降趋势，材料内部水化产物大量分解，微观裂缝逐渐扩展并连接贯通；静置时间越长，抗压强度越高；升温速率越快，DSC破坏速率随之增大；沙漠砂替代率为20%时，DSC抗压强度达到最大值。3种预测模型预测值与实测值的平均绝对百分比误差均控制在8%以内。模型优化程度越高，误差范围越小。采用粒子群优化遗传混合算法神经网络模型预测结果更为精准，该模型预测值均方差RMSE为1.127 2，平均绝对百分比误差MAPE为3.98%,28 d抗压强度预测决定系数R~2为0.987 8。结论 本文方法显著提高了DSC高温后力学性能预测的准确性。
关键词：沙漠砂混凝土;;抗压强度;;高温;;神经网络模型
基金资助：国家自然科学基金资助项目（52168034）;; 宁夏回族自治区自然科学基金资助项目（2023AAC03039）;; 2023年自治区级大学生创新项目;; 宁夏高等学校一流学科建设（水利工程学科）资助项目（NXYLXK2021A03）;; 2024年宁夏大学研究生创新项目（CXXM202454）
