摘要：混凝土是建筑工程中的基础性材料,其原材料质量与配合比设计将直接影响到建筑工程质量。针对混凝土原材料检测方法进行了大体分析,围绕混凝土配合比和强度预测层面,探讨了混凝土原材料模型试验分析,以期为混凝土施工质量提供保障。文中概述了改变高性能混凝土配合比中的水灰比、石灰石粉掺量和磷渣掺量，通过试验测试混凝土的抗压强度随3个变量的演变关系，并结合神经网络算法建立混凝土抗压强度预测模型。结果表明高性能混凝土的抗压强度与水灰比成反比例关系，石灰石粉和磷渣在不同的掺量区间内对混凝土抗压强度的影响为先升高后降低，基于SVM的预测模型能够很好地对混凝土抗压强度进行预测。
关键词：混凝土；配合比；抗压强度；支持向量机
近年来不少专家学者通过不同方法研制设计出高性能混凝土。建立了高性能混凝土计算公式，根据抗压测试结果配制高性能混凝土；对混凝土构件进行了静力测试以得到最佳配合；通过掺入不同外加材料得到混凝土最佳配合比。而随着智能化的提速，越来越多的人在混凝土配合比中应用计算机方法。用GA算法分析大坝混凝土变形情况。运用BP算法分析混凝土强度和拌合物之间的关系建立了混凝土预测BP模型；利用计算机方法分析变形情况。本文采用支持向量机（SVM）的方法，建立混凝土抗压强度的预测模型，为今后高性能混凝土配合比设计提供参考。
1试验材料
试验采用某公司生产的硅酸盐水泥（PO42.5），试验所用石灰石粉为某热电厂生产的II级石灰石粉，磷渣为某公司生产的磷渣。按照不同的配合比设计出高性能混凝土：1）水灰比分别为0.3、0.4、0.5和0.6；2）石灰石粉掺量占总质量的百分比分别为1%、2%、3%和4%；3）磷渣掺量占总质量的百分比分别为1%、2%、3%和4%。具体配合比如表1所示。高性能混凝土经过标准养护后，测定其28d的抗压强度值。
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2试验结果与分析
2.1水灰比对混凝土抗压强度的影响
水灰比对混凝土抗压强度的影响如图1所示。从图1可以看出，随着水灰比的增加，混凝土的抗压强度逐渐降低。造成这一现象的原因是当水灰比增加时，水泥的比例下降，导致混凝土的抗压强度下降。但是随着养护龄期的增加，水泥水化进一步发展，混凝土的抗压强度会进一步增加。
2.2石灰石粉掺量对混凝土抗压强度的影响
石灰石粉掺量对混凝土抗压强度的影响如图2所示。从图2可以看出，随着石灰石粉掺量的增加，混凝土的抗压强度呈现先增加后降低的特征，当石灰石粉的掺量达到1%之后，混凝土的抗压强度开始下降。这是因为石灰石粉的掺入能在一定程度上使得混凝土变得更加密实，但掺量超过一定比例时，由于石灰石粉的抗压强度远不如水泥骨料，因此其总体强度逐渐下降。
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2.3磷渣掺量对混凝土抗压强度的影响
随着磷渣掺量的增加，混凝土的抗压强度呈现先增加后降低的特征。当磷渣掺量达到2%之后，混凝土的抗压强度开始下降。这是因为磷渣的掺入能在一定程度上使得混凝土变得更加密实。但掺量超过一定比例时，磷渣的抗压强度远不如水泥骨料，因此其总体强度逐渐下降。磷渣掺量与石灰石粉掺量对混凝土抗压强度的影响规律类似，但磷渣的性能比石灰石粉更优，因此掺量达到2%时混凝土抗压强度开始出现下降趋势。
3基于SVM的预测模型
3.1SVM基本原理
SVM将不同变化因素作为预测值的标签，根据不同核函数的选取，对标签和计算值进行迭代计算。当满足一定的迭代次数或精度时，停止计算得出结果。SVM基本结构如表2所示。
3.2SVM预测模型建立
选取水灰比、石灰石粉掺量和磷渣掺量作为输入，混凝土抗压强度作为输出，利用SVM的非线性映射能力训练模型。
4模型预测结果与讨论
SVM的最大训练误差为0.15MPa，最大预测误差为0.7MPa，其精度较高，可以应用于混凝土的抗压强度预测中，计算结果如表所示。同时利用BP神经网络和GA-BP神经网络对数
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与BP神经网络和GA-BP神经网络进行对比，得知SVM的预测精度更高，泛化能力强，更加适用于混凝土的抗压强度预测。而随着数据量的提升，3种预测模型的测试误差均会减小，因此可以说明神经网络在大数据的运用下会有很好的预测效果。
5结论
随着水灰比的增加，混凝土的抗压强度逐渐下降。而当掺入石灰石粉和磷渣时，混凝土的抗压强度呈现先上升后下降的趋势。因此，高性能混凝土的最佳配合比设计中，石灰石粉的最佳掺量为1%，磷渣的最佳掺量为2%。与BP神经网络和GA-BP神经网络相比，基于SVM的混凝土抗压强度预测精度更高。在大数据的背景下，把神经网络与混凝土抗压强度预测进行结合，可以为今后设计高性能混凝土提供有意义的思路及方法。
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