【技术实现步骤摘要】
一种机制砂泥粉含量测定方法
[0001]本专利技术涉及混凝土制备原料成分检测,具体涉及一种机制砂泥粉含量测定方法,属于混凝土
技术介绍
[0002]由于机制砂生产工艺的特点,机制砂中泥粉与母岩矿石粉是混合的,并且较低泥含量就对混凝土的和易性、强度及耐久性方面产生比石粉更大的影响。故机制砂粉体含量在一定程度上决定了机制砂质量的好坏。一直以来,机制砂的含泥量是通过检测亚甲蓝MB值来进行评价和衡量的,这在建筑用砂国家标准中对亚甲蓝值、石粉含量及检测方法做了明确规定。机制砂检测中,亚甲蓝值(MB值)可反映小于0.075mm的细颗粒主要是母岩矿石粉(比如石灰石机制砂的石灰石粉)还是泥粉,以确定机制砂中是否存在膨胀性粘土矿物(泥粉)并定性判断其含量大小的指标。
[0003]机制砂中泥粉含量对于MB值的影响较大。当机制砂MB值过高时,往往意味着泥粉含量高,混凝土内部的大量自由水和减水剂被泥粉所吸附,且泥粉含量高,易导致混凝土硬化后内部形成大量的微小裂纹,降低机制砂混凝土的力学性能。控制机制砂泥粉含量对于机制砂质量控制以及 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机制砂泥粉含量测定方法,其特征在于:步骤如下,1)配制训练用机制砂;将预先制备的机制砂清洗干净并烘干,得到纯机制砂;根据预先确定的粉体占比,在纯机制砂中分别加入不同重量的泥粉和母岩矿石粉,得到若干组粉体占比确定但泥粉占比不同的训练用机制砂;2)改变粉体占比,重复步骤1),得到不同粉体占比和不同泥粉占比下的训练用机制砂;3)构建训练用数据集;测量配制的所有训练用机制砂的亚甲蓝值,从而得到若干组由粉体占比、泥粉占比和亚甲蓝值构成的数据集;4)数据预处理;对数据集中的所有数据进行归一化处理以减小计算误差;5)检测模型训练;将数据集划分为训练集、测试集和验证集,用于对机制砂泥粉占比检测模型训练;训练时,以亚甲蓝值、粉体占比作为模型输入,泥粉占比作为模型输出;选取训练均方误差最小的模型参数确定机制砂泥粉占比检测模型结构;6)对待测机制砂进行筛分,得到待测机制砂中粉体占比;同时检测得到待测机制砂的亚甲蓝值;7)将待测机制砂的亚甲蓝值和粉体占比输入到步骤5)确定的机制砂泥粉占比检测模型中,机制砂泥粉占比检测模型即输出得到泥粉占比。2.根据权利要求1所述的一种机制砂泥粉含量测定方法,其特征在于:所述机制砂泥粉占比检测模型基于Elman神经网络构建得到。3.根据权利要求2所述的一种机制砂泥粉含量测定方法,其特征在于:所述Elman神经网络包含输入层、隐含层、承接层和输出层;承接层用于记忆隐含层前一个时间步长的输出并和输入层一起作为下一个时间步长隐含层的输入;Elman神经网络的非线性状态空间表达式为:y(k)=g(w3x(k))x(k)=f(w1x
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...
【专利技术属性】
技术研发人员:罗晖,曾伟洪,冯永成,陈明军,廖枰理,
申请(专利权)人:重庆茂侨科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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