正常强度混凝土的结合强度评估 - 超高性能纤维增强混凝土使用重复下降重量冲击测试:实验和机器学习技术
Sadi I Haruna1, Yasser E Ibrahim1, Ibrahim Hayatu Hassan2
1Engineering Management Department, College of Engineering, Prince Sultan University, Riyadh 11586, Saudi Arabia.
调查超高性能混凝土 (UHPC) 维修发现,在正常强度混凝土-超高性能纤维增强混凝土 (NSC-UHPFRC) 复合材料上的自然断裂 (Nst) 表面处理为抗冲击提供了优越的粘合强度. 机器学习准确地预测了故障强度.
科学领域:
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 结构工程 结构工程
背景情况:
- 超高性能混凝土 (UHPC) 提供增强的强度,耐裂性和耐久性,使其适合用于结构维修和连接.
- 有效的混凝土修复取决于接口基板在不同负载条件下的粘合强度,特别是冲击.
- 了解复合混凝土结构的粘合行为对于确保长期结构完整性至关重要.
研究的目的:
- 为了研究复合U形正常强度混凝土-超高性能纤维增强混凝土 (NSC-UHPFRC) 在冲击负荷下的粘合行为.
- 为了评估不同表面处理 (槽,自然断裂,光滑) 对界面粘合强度的影响.
- 采用集体机器学习模型来预测这些复合样本的冲击失败强度.
主要方法:
- 利用多种掉重冲击测试技术来评估复合U形NSC-UHPFRC标本的结合强度.
- 应用了三种接口表面处理:槽 (Gst),自然断裂 (Nst) 和光滑 (Sst).
- 采用集体机器学习算法 (XGBoost,CatBoost,SVM,GLM) 来训练和测试模拟数据集,以预测冲击失效强度.
主要成果:
- 参考正常强度混凝土 (NSC) 样本表现出最高的冲击强度.
- 在NSC-UHPFRC复合材料上的自然断裂 (Nst) 表面处理导致了足够的界面键强度,创造了一个能够承受重复冲击负荷的单体结构.
- 研磨 (Gst) 和光滑 (Sst) 处理导致冲击强度性能显著降低.
- 集成机器学习模型准确地预测了故障强度,XGBoost实现了~0.99 (训练) 和0.9643 (测试) 的R2值,GLM产生了0.9805.5的最高测试R2值.
结论:
- 自然断裂 (Nst) 表面处理是提高NSC-UHPFRC复合结构的界面键强度和抗冲击能力的最有效方法.
- 用Nst处理的复合结构可以被认为是单立体的,表现出对重复冲击负载的弹性.
- 整体机器学习模型提供了一种可靠的方法来预测复合混凝土样品的冲击失效强度,有助于设计和评估维修策略.
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