基于超声波波速及BP神经网络的胶结充填体强度预测

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尾砂胶结充填体作为一种水泥基多相复合材料,其单轴抗压强度与超声波波速受水泥含量、固体质量分数、试件形态等因素影响.通过制备三种形态(7.07 cm×7.07 cm×7.07 cm立方体,Φ5 cm×10 cm圆柱体和Φ7 cm×14 cm圆柱体)的试件并进行单轴抗压强度试验和声波波速测试,对充填体强度和波速受水泥含量、固体质量分数和试件形态影响的规律进行了灰色-关联度分析.结果表明:水泥含量是影响强度的关键核心因素,关联度为0.837;固体质量分数是影响波速的关键核心因素,关联度为0.712.建立了充填体强度-波速指数函数预测模型和BP神经网络预测模型,通过对两种预测模型进行统计分析的F检验和t检验验证了两种方法在充填体强度预测的可行性,为胶结充填体的强度预测提供了新方法. As a kind of cement-based multiphase composite material, the uniaxial compressive strength and ultrasonic wave speed of tailings cemented filling body are affected by factors such as cement content, solid mass fraction and test piece morphology, etc. Three kinds of cementitious composites (7.07 cm × 7.07 cm × 7.07 cm cube, Φ5 cm × 10 cm cylinder and Φ7 cm × 14 cm cylinder) were prepared and tested by uniaxial compressive strength test and sonic wave velocity test. The strength and wave velocity of the filling body were affected by the content of cement, solid mass fraction The results show that the cement content is the key core factor influencing the strength, the correlation degree is 0.837, and the solid mass fraction is the key core factor influencing the wave velocity, the correlation degree is 0.712. The FTIR and BP neural network prediction model of the filling body strength - wave velocity exponential function and the BP neural network prediction model were used to verify the feasibility of the two methods in predicting the strength of the filling body through statistical analysis of the two prediction models. The strength prediction provides a new method.
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