高性能混凝土最經(jīng)濟(jì)配比設(shè)計(jì)系統(tǒng)hpc2n

1、高性能混凝土最經(jīng)濟(jì)配比設(shè)計(jì)系統(tǒng)HPC2N,葉怡成 教授 中華大學(xué)土木工程學(xué)系,一、前言,高性能混凝土 (High Performance Concrete) 在材料的選用上較傳統(tǒng)混凝土多，除了傳統(tǒng)混凝土組成所需的基本構(gòu)材之外，更添加了多種工業(yè)副產(chǎn)品及化學(xué)添加料，如飛灰、爐石粉、強(qiáng)塑劑等，在配比設(shè)計(jì)上更為複雜，並沒(méi)有像傳統(tǒng)混凝土般有ACI配比設(shè)計(jì)的規(guī)範(fàn)可循。在混凝土配比設(shè)計(jì)時(shí)由於使用的材料眾多，各材料價(jià)格亦會(huì)隨物價(jià)波動(dòng)而變化，以往

2、配比設(shè)計(jì)進(jìn)行時(shí)通常只考慮強(qiáng)度而忽略經(jīng)濟(jì)性，所以本系統(tǒng)HPC2N加入了成本因素，希望能夠?qū)ふ页鲎罴训呐浔?，以提高業(yè)界的競(jìng)爭(zhēng)力。,五種配比設(shè)計(jì)限制,強(qiáng)度限制(抗壓強(qiáng)度)；工作度限制(坍度、坍流度)；各成份上下限限制(水泥、飛灰、爐石粉、水、強(qiáng)塑劑、粗骨材、細(xì)骨材)；各成份間比例限制(水灰比、水膠比、水固比、強(qiáng)塑劑與膠結(jié)料之比例、飛灰佔(zhàn)膠結(jié)料之比例、爐石粉佔(zhàn)膠結(jié)料之比例、飛灰與爐石粉之總量佔(zhàn)膠結(jié)料之比例、粗骨材之總量對(duì)膠結(jié)料之比例、細(xì)骨

3、材佔(zhàn)粗骨材總量之比例)；絕對(duì)體積限制(七種成份的絕對(duì)體積總合為一立方公尺)；,HPC2N的使用步驟,實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：應(yīng)用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(Design of Experiments, DOE)方法來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)配比。實(shí)驗(yàn)實(shí)施：依實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)所設(shè)計(jì)出的配比進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。模型建構(gòu)：採(cǎi)用實(shí)驗(yàn)所得工作度及強(qiáng)度的結(jié)果，作為建構(gòu)工作度及強(qiáng)度模型的資料庫(kù)。由於工作度及強(qiáng)度模型具非線性，因此使用類神經(jīng)網(wǎng)路(Artificial Neural Networks)[1]作為模

4、型建構(gòu)的工具。配比優(yōu)化：以非線性規(guī)劃對(duì)此模型進(jìn)行配比優(yōu)化，以找出符合最低成本的配比設(shè)計(jì)。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果是否符合預(yù)期。,二、文獻(xiàn)回顧,類神經(jīng)網(wǎng)路是「一種基於腦與神經(jīng)系統(tǒng)研究所啟發(fā)的資訊處理技術(shù)」，利用大量簡(jiǎn)單且相連的人工神經(jīng)元來(lái)模仿生物神經(jīng)網(wǎng)路之能力。類神經(jīng)網(wǎng)路的相關(guān)文獻(xiàn)可參考文獻(xiàn)[1]。類神經(jīng)網(wǎng)路在高性能混凝土上之應(yīng)用的文獻(xiàn)，可以從許多論文及期刊中發(fā)現(xiàn)[2-4]，但是結(jié)合類神經(jīng)網(wǎng)路與非線性規(guī)劃作高性能混凝土最佳配比設(shè)

5、計(jì)的文獻(xiàn)尚屬少見(jiàn)[5]。,三、高性能混凝土配比設(shè)計(jì)最佳化模式,1. 成本目標(biāo)Min Cost=CC?WC+CF?WF+CS?WS+CW?WW+CSP?WSP+CCA?WCA+CFA?WFA (1)CC、CF、CS、CW、CSP、CCA、CFA分別為水泥、飛灰、爐石粉、水、強(qiáng)塑劑、粗骨材、細(xì)骨材的單位重量成本；WC、WF、WS、WW、WSP、WCA、WFA分別為一立方公尺體積的混凝土中水泥、飛灰、爐石粉、水、

6、強(qiáng)塑劑、粗骨材、細(xì)骨材所佔(zhàn)的重量。,三、高性能混凝土配比設(shè)計(jì)最佳化模式,2. 強(qiáng)度需求限制Scr'3>fcr'3 (2)Scr'14>fcr'14 (3)Scr'28>fcr'28

7、 (4)Scr'56>fcr'56 (5)Scr'90>fcr'90 (6)Scr‘3、Scr’14 、Scr‘28、Scr’56、Scr‘90等於預(yù)測(cè)之3天、14天、2

8、8天、56天、90天之抗壓強(qiáng)度；fcr'3、fcr'14、fcr'28、fcr'56、fcr'90為需求之3天、14天、28天、56天、90天之抗壓強(qiáng)度。,三、高性能混凝土配比設(shè)計(jì)最佳化模式,3. 工作度需求限制Slump> Slumpr (7)Flow>Flow r

9、 (8)Slump、Slumpr=預(yù)測(cè)之初始坍度與需求之初始坍度；Flow、Flow r=預(yù)測(cè)之初始坍流度與需求之初始坍流度。,三、高性能混凝土配比設(shè)計(jì)最佳化模式,4. 成份上下限限制WCmin≦WC≦WCmax (9)WFmin≦WF≦WFmax (10)WSmin≦WS≦WSmax (11)

10、WWmin≦WW≦WWmax (12)WSPmin≦WSP≦WSPmax (13)WCAmin≦WCA≦WCAmax (14)WFAmin≦WFA≦WFAmax (15),三、高性能混凝土配比設(shè)計(jì)最佳化模式,5. 成份比例限制R1min≦ (WW + WSP) / WC ≦ R1max

11、 (16)R2min≦ (WW + WSP) / (WC + WF + WS ) ≦ R2max (17)R3min≦ (WW + WSP) / (WC + WF + WS + WCA + WFA) ≦ R3max (18)R4min≦ WSP / (WC + WF + WS) ≦ R4max (19)R5min≦ WF

12、 / (WC + WF + WS) ≦ R5max (20)R6min≦ WS / (WC + WF + WS) ≦ R6max (21)R7min≦ (WF + WS) / (WC + WF + WS) ≦ R7max (22)R8min≦ (WCA + WFA) / (WC + WF + WS) ≦ R8max

13、 (23)R9min≦ WFA / (WCA + WFA) ≦ R9max (24),三、高性能混凝土配比設(shè)計(jì)最佳化模式,6. 絕對(duì)體積限制 由於混凝土是按體積計(jì)價(jià)，通常以立方公尺為單位，因此配比設(shè)計(jì)時(shí)需符合體積總和為一立方公尺的限制：WC/GC+WF/GF+WS/GS+WW/GW+WSP/GSP+WCA/GCA+WFA/GFA=1000 (25)GC

14、、GF、GS、GW、GSP、GCA、GFA為水泥、飛灰、爐石、水、強(qiáng)塑劑、粗骨材、細(xì)骨材比重。,四、以類神經(jīng)網(wǎng)路建構(gòu)高性能混凝土模型,高性能混凝土配比設(shè)計(jì)最佳化模式中，強(qiáng)度與工作度雖是材料成份的函數(shù)，但其函數(shù)是未知的，因此必須建構(gòu)模型。有了精確的模型，此最佳化模式才能設(shè)計(jì)出最佳的HPC配比，因此如何建立精確的強(qiáng)度與工作度模型便是本系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。本系統(tǒng)採(cǎi)用類神經(jīng)網(wǎng)路作為材料行為模型建構(gòu)工具，此模型有八個(gè)輸入變數(shù)，分別為一立方公尺混凝土中

15、，水泥、飛灰、爐石粉、水、強(qiáng)塑劑、粗骨材、細(xì)骨材等所使用的重量及齡期，三個(gè)輸出變數(shù)為混凝土的抗壓強(qiáng)度、新拌混凝土的坍度、坍流度。,四、以類神經(jīng)網(wǎng)路建構(gòu)高性能混凝土模型,本系統(tǒng)所用來(lái)建構(gòu)強(qiáng)度模型的資料，來(lái)自實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)後於中華大學(xué)實(shí)驗(yàn)室所進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)[6]。這些數(shù)據(jù)經(jīng)由模型建構(gòu)後，強(qiáng)度、坍度、坍流度三者的訓(xùn)練範(fàn)例的相關(guān)係數(shù)達(dá)0.92、0.73、0.78；測(cè)試範(fàn)例的相關(guān)係數(shù)達(dá)0.88、0.70、0.70。這些誤差遠(yuǎn)低於作者使用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法所能達(dá)

16、到的最佳結(jié)果[6]。,五、以類神經(jīng)網(wǎng)路作高性能混凝土配比設(shè)計(jì)最佳化,目標(biāo)函數(shù)為式(1)強(qiáng)度限制函數(shù)為式(2)-式(6)工作度限制函數(shù)為式(7)-式(8)成份用量限制函數(shù)為式(9)-式(15)成份比例限制函數(shù)為式(16)-式(24)絕對(duì)體積限制函數(shù)為式(25)此一最佳化模式可用非線性規(guī)劃求解，結(jié)果如文獻(xiàn)[6]。,六、驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),依上節(jié)所得之配比設(shè)計(jì)進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如文獻(xiàn)[6]。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示強(qiáng)度的誤差均方根為1180.7psi。

17、考慮試體強(qiáng)度範(fàn)圍4000-11000psi，這個(gè)誤差在合理的範(fàn)圍內(nèi)。坍度、坍流度誤差也在合理範(fàn)圍內(nèi)。,七、結(jié)論,國(guó)內(nèi)十砂石料源不穩(wěn)定，無(wú)法以固定的配比滿足變動(dòng)的環(huán)境。HPC2N可依實(shí)際數(shù)據(jù)建立精確材料行為模型，並用最佳化方法設(shè)計(jì)出品質(zhì)穩(wěn)定且最經(jīng)濟(jì)配比。與傳統(tǒng)混凝土配比設(shè)計(jì)方法相較平均節(jié)省材料成本15.9%。目前已經(jīng)以HPC2N為基礎(chǔ)發(fā)展出一套通用型電腦輔助配方設(shè)計(jì)系統(tǒng)CAFÉ (Computer-Aided Formula

18、Engineering)，適用於所有需要進(jìn)行配方設(shè)計(jì)的產(chǎn)業(yè)。,參考文獻(xiàn),葉怡成，類神經(jīng)網(wǎng)路模式應(yīng)用與實(shí)作，儒林圖書公司，臺(tái)北市(2000)。葉怡成，實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法─製程與產(chǎn)品最佳化，五南圖書公司，臺(tái)北市(2002)。I-Cheng Yeh, “Modeling of strength of high performance concrete using artificial neural networks,” Cement and Co

19、ncrete Research, Vol.28, No.12, 1797-1808 (1998).I-Cheng Yeh, “Modeling Concrete Strength with Augment-Neuron Networks,” ASCE, J. of Materials in Civil Engineering, Vol.10, No.4, 263-268 (1998).I-Cheng Yeh, “Design of

20、High Performance Concrete Mixture Using Neural Networks,” ASCE, J. of Computing in Civil Engineering, Vol.13, No.1, 36-42 (1999).葉怡成，陳怡成，柯泰至，彭釗哲，柑俊晟，陳家偉，「以類神經(jīng)網(wǎng)路作高性能混凝土最佳配比設(shè)計(jì)之研究」，技術(shù)學(xué)刊，第17卷，第4期，第583-591頁(yè)(2002)。黃文吉，「地下連續(xù)壁

21、穩(wěn)定液配比設(shè)計(jì)輔助系統(tǒng)雛型之研究」，碩士論文，中華大學(xué)土木工程學(xué)系(1994)。彭釗哲，「以類神經(jīng)網(wǎng)路在高性能混凝土抗壓強(qiáng)度之應(yīng)用」，碩士論文，中華大學(xué)土木工程學(xué)系(1999)。柑俊晟，「以類神經(jīng)網(wǎng)路為基礎(chǔ)之品質(zhì)設(shè)計(jì)系統(tǒng)之研究」，碩士論文，中華大學(xué)土木工程學(xué)系(2000)?？绿┲粒敢灶惿窠?jīng)網(wǎng)路建構(gòu)高性能混凝土工作度模型之研究」，碩士論文，中華大學(xué)土木工程學(xué)系(2001)。陳怡成，「以類神經(jīng)網(wǎng)路作高性能混凝土最佳配比設(shè)計(jì)之研究」