365wm完美体育一种机制砂泥粉含量测定方法与流程

　　365wm完美体育一种机制砂泥粉含量测定方法与流程1、由于机制砂生产工艺的特点，机制砂中泥粉与母岩矿石粉是混合的，并且较低泥含量就对混凝土的和易性、强度及耐久性方面产生比石粉更大的影响。故机制砂粉体含量在一定程度上决定了机制砂质量的好坏。一直以来，机制砂的含泥量是通过检测亚甲蓝mb值来进行评价和衡量的，这在建筑用砂国家标准中对亚甲蓝值、石粉含量及检测方法做了明确规定。机制砂检测中，亚甲蓝值(mb值)可反映小于0.075mm的细颗粒主要是母岩矿石粉(比如石灰石机制砂的石灰石粉)还是泥粉，以确定机制砂中是否存在膨胀性粘土矿物(泥粉)并定性判断其含量大小的指标。

　　2、机制砂中泥粉含量对于mb值的影响较大。当机制砂mb值过高时，往往意味着泥粉含量高，混凝土内部的大量自由水和减水剂被泥粉所吸附，且泥粉含量高，易导致混凝土硬化后内部形成大量的微小裂纹，降低机制砂混凝土的力学性能。控制机制砂泥粉含量对于机制砂质量控制以及混凝土质量控制有重大意义，如能定量判断机制砂中的泥粉含量，可为混凝土材料组成设计和工作性能调整预案提供重要依据。

　　3、工程建设中砂的泥粉含量对工程质量和成本控制都有显著影响，但是，对于机制砂中泥粉含量的检测，目前常用的亚甲蓝试验测mb值的方法，只能定性反映泥粉含量的相对大小，无法给出机制砂样品中泥粉含量的量化指标，这对因为机制砂泥粉含量过大而导致的混凝土性能较差需提前采取相应措施提供不了帮助。因此，有必要对机制砂中泥粉含量进行定量检测，以为混凝土材料组成设计和工作性能调整预案提供依据。

　　1、针对现有机制砂检测方法只能定性判断泥粉含量，无法定量给出泥粉含量值的不足，本发明的目的就在于提供一种机制砂泥粉含量测定方法，本发明能够对机制砂中泥粉占比进行定量检测进而确定其含量。

　　4、1)配制训练用机制砂；将预先制备的机制砂清洗干净并烘干，得到纯机制砂；根据预先确定的粉体占比，在纯机制砂中分别加入不同重量的泥粉和母岩矿石粉，得到若干组粉体占比确定但泥粉占比不同的训练用机制砂；

　　6、3)构建训练用数据集；测量配制的所有训练用机制砂的亚甲蓝值，从而得到若干组由粉体占比、泥粉占比和亚甲蓝值构成的数据集；

　　8、5)检测模型训练；将数据集划分为训练集、测试集和验证集，用于对机制砂泥粉占比检测模型训练；训练时，以亚甲蓝值、粉体占比作为模型输入365wm完美体育，泥粉占比作为模型输出；选取训练均方误差最小的模型参数确定机制砂泥粉占比检测模型结构；

　　10、7)将待测机制砂的亚甲蓝值和粉体占比输入到步骤5)确定的机制砂泥粉占比检测模型中，机制砂泥粉占比检测模型即输出得到泥粉占比。

　　12、所述elman神经网络包含输入层、隐含层、承接层和输出层；承接层用于记忆隐含层前一个时间步长的输出并和输入层一起作为下一个时间步长隐含层的输入；

　　17、式中365wm完美体育，y为m维输出结点向量；x为n维隐含层结点单元向量；u为r维输入向量；xc为n维反馈状态向量，w3为隐含层到输出层的连接权值；w2为输入层到隐含层的连接权值；w1为承接层到隐含层的连接权值；g(*)为输出神经元的传递函数，是中间隐含层输出的线性组合；f(*)为中间层神经元的传递函数。

　　18、本发明采用麻雀搜寻算法对elman神经网络进行优化，对初始的网络权值和阈值进行寻优并赋值，得到优化后的机制砂泥粉占比检测模型。

　　25、(6)判断是否满足终止迭代的条件(迭代次数)，满足停止条件则结束，则进入步骤(7)；否则重复步骤(4)-(6)；

　　26、(7)获取elman神经网络的最优权值和阈值，从而得到优化后的机制砂泥粉占比检测模型。

　　27、本发明基于麻雀优化算法的elman神经网络算法，建立对机制砂泥粉含量的推定模型。与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

　　28365wm完美体育、(1)能够检测出机制砂中泥粉和母岩矿石粉(比如石灰石机制砂的石灰石粉)的含量及占比，为机制砂中粉体含量的控制边界值提供依据。

　　29、(2)得到机制砂泥粉含量和粉体占比后，方便生产单位提前做好机制砂混凝土工作性能的调整预案，使之满足基本的工作要求，并达到更好的工作状态。

　　30、(3)通过具有高收敛性和较好的局部搜索能力的麻雀搜索算法对elman神经网络初始权值和阈值进行优化，通过寻找最佳隐含层，使得检测结果更加精准。

　　2.根据权利要求1所述的一种机制砂泥粉含量测定方法，其特征在于：所述机制砂泥粉占比检测模型基于elman神经网络构建得到。

　　3.根据权利要求2所述的一种机制砂泥粉含量测定方法，其特征在于：所述elman神经网络包含输入层、隐含层、承接层和输出层；承接层用于记忆隐含层前一个时间步长的输出并和输入层一起作为下一个时间步长隐含层的输入；

　　4.根据权利要求2所述的一种机制砂泥粉含量测定方法，其特征在于：采用麻雀搜寻算法对elman神经网络进行优化，对初始的网络权值和阈值进行寻优并赋值，得到优化后的机制砂泥粉占比检测模型。

　　5.根据权利要求4所述的一种机制砂泥粉含量测定方法，其特征在于：采用麻雀搜寻算法对elman神经网络进行优化的具体步骤为，

　　6.根据权利要求5所述的一种机制砂泥粉含量测定方法，其特征在于：麻雀搜寻算法对elman神经网络优化时，达到预先设定的迭代次数即终止迭代。

　　本发明公开了一种机制砂泥粉含量测定方法，先配制不同粉体占比和不同泥粉占比下的训练用机制砂；然后测量配制的所有训练用机制砂的亚甲蓝值，从而得到若干组由粉体占比、泥粉占比和亚甲蓝值构成的数据集。将数据集划分为训练集、测试集和验证集，用于对机制砂泥粉占比检测模型训练；训练时，以亚甲蓝值、粉体占比作为模型输入，泥粉占比作为模型输出。对待测机制砂进行筛分，得到待测机制砂中粉体占比；同时检测待测机制砂的亚甲蓝值。将待测机制砂的亚甲蓝值和粉体占比输入到检测模型中，检测模型即输出得到泥粉占比。本发明能够检测出机制砂中泥粉占比，进而确定其含量，可为混凝土材料组成设计和工作性能调整预案提供重要依据。

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