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混合骨料堆积模型研究与新型模型建立

来源期刊:材料导报2018年第14期

论文作者:肖柏林 杨志强 高谦 郭晓东

文章页码:2400 - 2406

关键词:堆积模型;堆积率;堆积密实度;混合骨料;RBF神经网络;

摘    要:骨料堆积密实度不仅影响混凝土和充填体的强度,还关系到新拌混凝土或充填料浆的和易性与管输性,因此它是混凝土工程和充填矿山研究课题之一。本实验在明确基本概念的基础上,首先探讨了五个堆积率计算模型的特性。然后分析了三个颗粒间相互作用影响堆积率的壁效应及松动效应模型,讨论其差异性及适用范围。针对金川镍矿废石骨料进行堆积密实度实验和计算模型验证,结果表明,不同粗细颗粒混合比下所适用的模型也不同,现有堆积模型难以精确预测实际堆积率。最后提出基于径向基函数(RBF)神经网络黑盒建模思路及实现过程,建立能准确预测骨料堆积率计算的通用模型,并对模型特点进行了讨论。

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混合骨料堆积模型研究与新型模型建立

肖柏林1,杨志强1,2,高谦1,郭晓东1

1. 北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室2. 金川集团股份有限公司

摘 要:骨料堆积密实度不仅影响混凝土和充填体的强度,还关系到新拌混凝土或充填料浆的和易性与管输性,因此它是混凝土工程和充填矿山研究课题之一。本实验在明确基本概念的基础上,首先探讨了五个堆积率计算模型的特性。然后分析了三个颗粒间相互作用影响堆积率的壁效应及松动效应模型,讨论其差异性及适用范围。针对金川镍矿废石骨料进行堆积密实度实验和计算模型验证,结果表明,不同粗细颗粒混合比下所适用的模型也不同,现有堆积模型难以精确预测实际堆积率。最后提出基于径向基函数(RBF)神经网络黑盒建模思路及实现过程,建立能准确预测骨料堆积率计算的通用模型,并对模型特点进行了讨论。

关键词:堆积模型;堆积率;堆积密实度;混合骨料;RBF神经网络;

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