利用ＡＮＮ分析水泥紅粘土無側限抗壓強度的影響因素

摘要：本文利用ANN對水泥紅粘土無側限抗壓強度的影響因素分析與探討，總結得出了影響水泥紅粘土無側限抗壓強度的最佳摻入比、最佳含水量和齡期。

關鍵詞：人工神經網絡；水泥紅粘土；水泥摻入比；齡期；含水量

0 引言

在我國的廣西、貴州、云南、四川、湖南等省區大量分布著紅粘土，紅粘土的狀態從地表往下有逐漸變軟的規律。采用深層攪拌法處理下臥可塑、軟塑、流塑紅粘土，提高下臥層的變形模量和承載力，可充分發揮上部硬塑紅粘土的作用，形成復合地基，滿足建筑物對地基強度和變形的要求，可大大降低地基處理費用、縮短工期，且施工時無環境污染，具有良好的社會效益和經濟效益。目前用水泥加固紅粘土的研究則較少，無側限抗壓強度通常用來判定加固土的效果，故無側限抗壓強度是水泥紅粘土重要的力學性能參數。

影響水泥土無側限抗壓強度的因素很多，由于主觀因素的不確定性，本文主要討論影響水泥紅粘土無側限抗壓強度的水泥摻入比、齡期和含水量這三個客觀因素。

1人工神經網絡（ANN）

人工神經網絡(Artificial Neural Network) 是20世紀八、九十年代迅速發展起來的，基于模仿生物大腦的結構和功能而構成的一種信息處理系統。Rumelhart 等人于1985 年提出了反向誤差傳播的網絡模型，它屬于多層次的人工神經網絡，下層的每一個神經元與上層的每一個神經元都實現全連接，而每層各神經元之間無連接，主要由輸入層、隱含層和輸出層組成。利用梯度下降法使網絡輸出層的誤差平方和最小，通過連續不斷地在相對于誤差函數斜率下降最快的方向上計算網絡數值和閾值的變化而不斷逼近目標值，因此可以應用于水泥紅粘土的性能研究。

利用人工神經網絡分析水泥紅粘土無側限抗壓強度的客觀因素，可以隨機抽取一個樣本，改變其中一個影響因素的數值而其它影響因素保持不變，即可得到一組新的樣本，再將新樣本分別提供給網絡進行仿真，比較網絡新輸出值與樣本的原網絡值，從而定量分析出該影響因素對水泥紅粘土無側限抗壓強度的影響方式和影響程度。

2水泥紅粘土無側限抗壓強度影響因素分析

選取的樣本數據為：水泥摻入比為20％，無外摻劑，水泥等級為42.5級，含水量為40.2％，齡期為90天，無側限抗壓強度預測值為3.1731MPa，實測值為3.1244MPa，相對誤差為1.57％。具體操作如下：水泥摻入比依次取12％、15％、18％、20％、22％、25％，其它影響因素不變；齡期依次取7天、17天、28天、38天、60天、90天，其它影響因素不變；含水量依次取35.2％、40.2％、45.2％、50.2％，其它影響因素不變。

根據實驗數據分析水泥土無側限抗壓強度的影響因素如下：

2.1 從水泥摻入比與無側限抗壓強度圖（圖1）中可知：水泥土無側限抗壓強度隨水泥摻入比的增加而增大，當摻入比小于13％時，曲線很陡，表明無側限抗壓強度隨摻入比的增大而顯著提高；當摻入比大于13％時，曲線趨于平緩，說明此時無側限抗壓強度隨摻入比的增大而提高緩慢。因此無側限抗壓強度對應的水泥最佳摻入比為13％。

2.2 水泥土無側限抗壓強度隨齡期的增長而增大，但在各個齡期階段的增長是不相同的（圖2）。從圖中數據可以看出，強度的增長主要集中在齡期的前28天，而剩下的強度增長又主要集中在28天～60天之間。故水泥土前期的養護必須加倍認真負責，以保證強度的正常增長。

2.3 水泥土無側限抗壓強度隨含水量的增大而減小，示意圖且減小的幅度隨含水量的增大而增大（如圖3）。當土樣的含水量增加到一定限度后再繼續增加，水泥土的無側限抗壓強度將會大幅度下降。由于土樣含水量的變化對水泥土強度的影響相當大，若能采取措施降低原土樣含水量后再進行攪拌樁施工，必能有效提高水泥土強度。

3 結論

應用人工神經網絡網絡對水泥紅粘土的無側限抗壓強度進行預測是完全可行的，其結果是可信的。對影響無側限抗壓強度的主要因素進行定量分析得出：

3.1 無側限抗壓強度對應的最佳水泥摻入比為13％；

3.2 齡期對抗壓強度的影響主要集中在前60天；

3.3 土樣含水量變化對水泥土抗壓強度的影響相當大，當土樣含水量增大到某一程度（45％）后繼續增加（45％～50％），水泥土抗壓強度將出現大幅下降（48.8％）。

參考文獻

[1]陳志敏，劉國伍. 人工神經網絡用于夯擴擠密復合樁地基設計的可行性分析[J]. 巖土工程技術. 2001(4)：221～225.

[2]劉勇健，沈 軍，劉義健. 人工神經網絡在水泥加固土力學性能預測中的應用[J]. 巖土力學. 2001(3)：330～333.

[3]郭培璽. 紅粘土地區水泥土強度的試驗研究. 桂林工學院碩士學位論文. 2004.