胡顺新 殷 琪

（广西理工职业技术学院，广西 崇左 532200 ）

0 引言

超高性能混凝土—活性粉末混凝土（Reactive Powder Concrete，简称RPC），因其强度高、韧性好、耐久性能好等优点[1-2]，它的应用可有效解决存在于普通混凝土结构中的难题。而RPC的强度指标对于其实际工程应用有着非常重要的影响，而目前仍处于试验研究阶段，缺乏相应的强度计算分析模型。

BP神经网络模型是一种在工程应用广泛且具有优质泛化能力的前馈型神经网络[2][3]，本文拟借助 BP 神经网络方法，在进行配合比试验的基础上建立 RPC 强度的预测模型。并利用该模型系统研究水胶比、钢纤维掺量以及硅灰掺量比等影响因素对于 RPC强度的影响，进而为RPC的强度预测及配比设计提供参考。

1 试验及试验现象

1.1 原材料

水泥：为了推广RPC的应用，本试验选用水泥为市场上常见的42.5级普通硅酸盐水泥；硅灰技术指标如下：堆积密度235kg/m3，比表面积20000m2/kg，平均粒径0.1～0.2μm，SiO2含量94.7%；石英砂：为了保证RPC的密实度，选取以下三个等级的石英砂：粗粒径砂（1.25～0.63mm）、中粒径砂（0.63～0.315mm）和细粒径砂（0.315～0.16mm），使用时按一定的1:4:1的比例掺配；减水剂：RPC水胶比低，本试验选用聚羧酸系高效减水剂，减水率为30%；钢纤维：根据国内外对掺钢纤维的活性粉末混凝土的研究，长径比宜选取50 ～ 80mm。

1.2 试件设计

本次试验共设计了16组配合比编号如表1所示，用以研究水胶比、砂胶比、钢纤维体积掺量以及硅灰掺量比例4个主要影响因素对RPC抗压、折强度的影响，试验结果见表1。

表1 RPC 试验配合比及其对应强度结果表

注：钢纤维为体……