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题名钢渣-矿粉基地聚合物的流变性能及其参数预测
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作者
俞莉
张树祥
朱涛
杨秋宁
张东生
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机构
宁夏大学土木与水利工程学院
鲁汶大学土木工程系
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出处
《建筑材料学报》
北大核心
2025年第5期465-476,共12页
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基金
宁夏回族自治区重点研发项目(2021BEG02014)。
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文摘
为探究钢渣在不同细度下对钢渣-矿粉基地聚合物(SSG)流变性能的影响,通过流动度、流变仪、水膜层厚度(δ_(WFT))试验研究含不同细度钢渣SSG流变性的变化规律,并基于流动度和δ_(WFT)与流变参数的相关性,利用BP神经网络建立流变参数预测模型.结果表明:随着钢渣细度的提高,新拌SSG砂浆的流动性得到改善,并缩短了凝结时间,降低了δ_(WFT);钢渣细度的变化并未改变SSG流体类型,流变特征符合Bingham模型,表观黏度随着剪切速率的增大逐渐降低,屈服应力、塑性黏度、触变性随着钢渣细度的增加持续降低,流变参数随着静置时间的增加不断增大且增长率也呈逐渐增大趋势;流动度与屈服应力成正相关,δ_(WFT)与屈服应力、流动度存在着较好的线性关系.建立的基于BP神经网络的SSG流变参数预测模型,其预测结果和实测结果吻合度良好.
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关键词
钢渣微粉
地聚合物砂浆
流变性
BP神经网络
经时流变
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Keywords
steel slag powder
geopolymer mortar
rheology
BP neural network
rheological changes over time
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分类号
TU526
[建筑科学—建筑技术科学]
U414
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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