基于计算优化法的磷酸镁材料的设计和应用研究

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磷酸镁水泥(Magnesium phosphate cement,MPC)是一种磷酸盐与重烧氧化镁通过酸碱反应形成化学粘结的新型胶凝材料,具有快硬早强、粘结性能好、体积稳定性好、耐久性优异等性能特点,在高速公路、机场跑道的快速修复、军事工程的抢修抢建、核废料的固化、3D打印等领域有着广阔的应用前景。然而,由于MPC材料水化历程复杂,影响因素众多,现有研究尚未提出统一、准确的配合比设计准则。在已有文献中,多集中于少数影响因素的作用以及单一性能提升的研究,缺乏多个影响因素相互作用下的机理研究和多性能的共同提升,这从根本上限制了MPC材料综合性能的提升。此外,复杂的修补工程对MPC材料提出了更高的要求。为解决上述问题,本文引入计算优化法,在工作性能和力学性能共同提升的目标下,科学准确地建立了响应面数学预测模型,探明了镁磷比(M/P)、水胶比(w/b)、硼镁比(B/M)等关键因素对早期性能的影响机制,高效指导MPC材料的设计;同时,基于修补工程应用要求,利用上述数学模型,设计性能优异的MPC材料,并在地铁预制管片的立面修补等工程中进行了应用,为MPC材料立面修补应用提供技术指导。此外,为进一步提升MPC材料早期性能的预测精度,本文探讨了基于反向传播(Back propagation,BP)神经网络建立早期抗压强度和5因素预测模型的可行性,以期为MPC材料制备技术的智能化发展提供理论基础。具体研究内容如下:(1)基于响应面法对MPC材料进行配合比设计优化,建立了3因素(M/P、w/b、B/M)与早期性能(凝结时间和3h抗压强度)之间的数学预测模型,通过方差分析以及回归系数计算对模型进行了相关检验,结果表明,预测模型具有良好的拟合度,及较高的预测精度;同时,w/b是对凝结时间和早期抗压强度发展影响最大的变量,即w/b是影响MPC材料早期性能的最关键因素;除此之外,M/P和w/b存在相互耦合作用,M/P的最优值取决于w/b的大小,w/b越小,最优M/P越大。(2)根据立面快速修补等工程的要求,利用响应面法(Response surface method,RSM)建立的MPC早期性能预测模型,求解出适合修补的配合比,并对优化的配合比开展了综合性能研究以及微观性能表征。结果表明,优化后的配合比具有优异的力学性能、粘结性能和耐水性能,微观结构更为密实;且初步揭示了MPC材料耐水性能与其配合比密切相关。(3)将优化后的MPC材料成功应用于地铁预制管片的立面修补工程,并提出相对应的现场修补施工措施。修补效果表明,优化后的MPC材料有着更好的粘结效果,以及规范的施工流程可以更迅速完成修补且修补的质量十分优异。(4)为了进一步探究影响因素更多,预测精度更高,更智能的优化模型,本研究基于BP神经网络建立了早期抗压强度与5因素之间的非线性预测模型,模型回归分析结果表明,BP神经网络能够快速建立隐式预测模型,且在测试集上具有较好的预测效果,即模型具有良好的泛化能力,从而显示了人工神经网络在MPC材料多因素的配合比设计中的可行性。
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