黃煒，郭余婷，葛培，權(quán)文立，董昆侖

(西安建筑科技大學(xué)土木工程學(xué)院，陜西 西安，710055)

隨著城市化進(jìn)程的加速，一大批老舊建筑將會(huì)被拆除，必然會(huì)產(chǎn)生大量的建筑垃圾。建筑垃圾主要包括廢棄混凝土及廢棄磚，其中廢棄磚占35%～45%[1-3]。采用廢棄碎磚部分或全部代替天然骨料來(lái)制備再生磚骨料混凝土(RBAC)，不僅可以解決建筑垃圾的堆放及填埋問(wèn)題，還能節(jié)約自然資源、保護(hù)環(huán)境[4-5]。但由于再生磚骨料(RBA)存在表面粗糙、孔隙率大、自身強(qiáng)度低、吸水率高等缺陷，其工程應(yīng)用范圍受限[6]。為擴(kuò)大RBAC應(yīng)用范圍，需對(duì)其性能進(jìn)行全面和系統(tǒng)的研究，而配合比設(shè)計(jì)直接決定了再生混凝土的工作性能、力學(xué)性能和耐久性，是性能研究的前提條件[7-8]。

目前，有關(guān)RBAC 配合比優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究尚少，人們大多參照“普通混凝土配合比設(shè)計(jì)規(guī)程”[9]進(jìn)行配合比設(shè)計(jì)，并利用正交試驗(yàn)尋求最優(yōu)配比。但采用正交試驗(yàn)尋求最優(yōu)配比時(shí)，考慮因素間的相互作用，會(huì)導(dǎo)致工作量較大，且無(wú)法在指定的區(qū)域獲得因素與響應(yīng)值之間明確的函數(shù)關(guān)系[10-11]。響應(yīng)面法(RSM)是數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物，能用少量試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立多個(gè)因素與一個(gè)或多個(gè)響應(yīng)值之間的數(shù)學(xué)模型，并評(píng)估各因素間的交互作用對(duì)響應(yīng)值的影響，確定最優(yōu)響應(yīng)值，與正交試驗(yàn)相比具有試驗(yàn)次數(shù)少、成本低、精度高等優(yōu)勢(shì)[12]。

此前，RSM 多用于化學(xué)、生物、農(nóng)業(yè)及食品領(lǐng)域，近年來(lái)開始應(yīng)用于建筑材料領(lǐng)域中水泥砂漿和混凝土的配合比優(yōu)化。呂官記等[13]通過(guò)RSM的Box-Behnken 設(shè)計(jì)(BBD)模式建立二次多項(xiàng)式回歸方程，進(jìn)而得出三元聚合物砂漿三因素三響應(yīng)值的綜合最優(yōu)配比。王靜文等[14]利用RSM 的中心復(fù)合設(shè)計(jì)對(duì)玄武巖纖維泡沫混凝土進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)，并結(jié)合渴求函數(shù)對(duì)玄武巖纖維泡沫混凝土實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化。ZHANG 等[15]通過(guò)RSM 的BBD 模式設(shè)計(jì)得到再生骨料透水混凝土的最優(yōu)骨料級(jí)配和外加劑用量。上述研究表明將RSM 應(yīng)用于建筑材料配合優(yōu)化具有顯著優(yōu)勢(shì)，但應(yīng)用RSM 進(jìn)行RBAC的相關(guān)研究較少。

本文作者以水灰比、再生磚骨料取代率和聚丙烯纖維(PPF)體積分?jǐn)?shù)為因素，以聚丙烯纖維再生磚骨料混凝土(PPFRBAC)抗壓強(qiáng)度、劈裂抗拉強(qiáng)度為響應(yīng)值，在正交試驗(yàn)的基礎(chǔ)上利用RSM 建立響應(yīng)面模型，分析各因素對(duì)響應(yīng)值的影響，結(jié)合渴求函數(shù)獲得PPFRBAC的最優(yōu)配比，以期為纖維再生磚骨料混凝土配合比多目標(biāo)優(yōu)化提供參考。

1 響應(yīng)面法

典型的二階響應(yīng)面設(shè)計(jì)包括全因子設(shè)計(jì)(FFD)、中央復(fù)合設(shè)計(jì)(CCD)和BBD。其中，F(xiàn)FD需要大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)且模型的精確性低，所以應(yīng)用較少。CCD和BBD均可用于三因素的試驗(yàn)設(shè)計(jì)及評(píng)估因素之間的非線性關(guān)系，且預(yù)測(cè)精度高，應(yīng)用較廣泛。但BBD 不需要連續(xù)進(jìn)行多次試驗(yàn)，并且在因素相同的情況下，BBD 的試驗(yàn)次數(shù)比CCD的少。此外，由于BBD限制了試驗(yàn)中的因素水平(高、中、低水平的編碼值分別為1，0，-1)，因素的變化不會(huì)超過(guò)安全范圍，所以BBD 具有更明顯的優(yōu)勢(shì)。綜合考慮試驗(yàn)組數(shù)和因素水平，本文采用響應(yīng)面法(RSM)的BBD來(lái)建立回歸模型。

RSM 采用多項(xiàng)式回歸方程來(lái)擬合因素與響應(yīng)值之間的函數(shù)關(guān)系，主要包括收集試驗(yàn)數(shù)據(jù)、建立響應(yīng)面模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?、?yōu)化最佳參數(shù)和驗(yàn)證最佳參數(shù)5個(gè)步驟[16]。式(1)所示為包含常數(shù)項(xiàng)、一次項(xiàng)、交互項(xiàng)和二次項(xiàng)的多項(xiàng)式響應(yīng)曲面數(shù)值模型：

式中：Y為響應(yīng)值；β0為常數(shù)項(xiàng)；xi和xj為獨(dú)立變量；βi為一次項(xiàng)系數(shù)；βii為二次項(xiàng)系數(shù)；βij為交互項(xiàng)系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差；n為變量數(shù)。

RSM 中的方差分析可以確定預(yù)測(cè)模型的一次項(xiàng)、交互項(xiàng)和二次項(xiàng)的影響以及模型回歸系數(shù)，還可以用于評(píng)估模型的顯著性和可信度。采用相關(guān)系數(shù)R2和調(diào)整系數(shù)評(píng)估模型的可靠性。

式中：Sr為殘差平方和；Sm為回歸平方和；Dr為殘差自由度；Dm為回歸自由度。

Design-expert 10.0.7 軟件具有基于渴求函數(shù)的數(shù)值優(yōu)化功能，可同時(shí)獲得最優(yōu)變量值和響應(yīng)值。渴求函數(shù)(D)為各響應(yīng)渴求值的冪指數(shù)乘積，其取值范圍為0～1，D越接近1，所得到的最優(yōu)條件將更可靠。單個(gè)響應(yīng)的渴求值(di)和渴求函數(shù)表達(dá)式式分別為：

式中：Yi為第i個(gè)響應(yīng)的擬合值；L為第i個(gè)響應(yīng)的下限值，U為第i個(gè)響應(yīng)的上限值；wi為第i個(gè)響應(yīng)的權(quán)重。

本文通過(guò)9組試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立如式(1)所示的響應(yīng)曲面回歸方程，隨后通過(guò)式(2)和式(3)對(duì)回歸方程的可信度進(jìn)行評(píng)價(jià)，最后結(jié)合式(4)選取最優(yōu)配比。

2 試驗(yàn)概況

2.1 試驗(yàn)材料

水泥采用“秦嶺牌”普通硅酸鹽水泥，強(qiáng)度等級(jí)為32.5。天然細(xì)骨料采用細(xì)度模數(shù)為2.8 的普通河砂。粗骨料分為天然粗骨料和再生粗骨料，天然粗骨料采用粒徑為5～20 mm的連續(xù)級(jí)配碎石；再生粗(磚)骨料由陜西建新環(huán)?？萍及l(fā)展有限公司生產(chǎn)，其物理性能見表1，粗骨料的顆粒級(jí)配見表2。聚丙烯纖維由上海影佳實(shí)業(yè)發(fā)展有限公司生產(chǎn)，其物理性能見表3。

表1 再生粗骨料物理性能Table 1 Physical properties of recycled coarse aggregate

表2 粗骨料顆粒質(zhì)量分?jǐn)?shù)Table 2 Particle mass fraction of coarse aggregate %

表3 聚丙烯纖維物理性能Table 3 Physical properties of polypropylene fiber

2.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

參照“普通混凝土配合比設(shè)計(jì)規(guī)程”進(jìn)行PPFRBAC 配合比設(shè)計(jì)[9]。試驗(yàn)用水量為固定值，研究水灰比、再生磚骨料取代率和聚丙烯纖維體積分?jǐn)?shù)對(duì)PPFRBAC抗壓強(qiáng)度、劈裂抗拉強(qiáng)度的影響。本文作者分別選取水灰比(因素A)、再生磚骨料取代率(因素B)和聚丙烯纖維體積分?jǐn)?shù)(因素C)這3個(gè)因素，在L9(33)三因素三水平正交試驗(yàn)基礎(chǔ)上，利用Design-expert 10.0.7 軟件中的BBD 設(shè)計(jì)功能對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。基于已有的研究并考慮試配可行性等，確定各水平的具體范圍，試驗(yàn)因素與水平見表4。

表4 試驗(yàn)因素與水平Table 4 Factors and level of the test

2.3 試件制備及試驗(yàn)方法

依據(jù)“普通混凝土力學(xué)性能試驗(yàn)方法”[17]進(jìn)行力學(xué)試驗(yàn)。首先，將混凝土攪拌機(jī)進(jìn)行掛漿處理，接著向攪拌機(jī)中加入稱量好的水泥、砂、碎石、再生磚骨料和聚丙烯纖維，干拌30 s，然后加水?dāng)嚢?20 s。待PPFRBAC拌和均勻后，將其倒入事先涂抹過(guò)脫模劑的試模內(nèi)，并利用振搗棒進(jìn)行振搗，振搗時(shí)應(yīng)避免過(guò)振和漏振，以防混凝土離析及降低纖維與基體的黏結(jié)強(qiáng)度。隨后用抹刀將試件抹平，并在試模上貼上標(biāo)簽，24 h后脫模。最后，將試件放在養(yǎng)護(hù)池中，參照“纖維混凝土應(yīng)用技術(shù)規(guī)程”[18]養(yǎng)護(hù)28 d。采用邊長(zhǎng)為150 mm 的立方體試件進(jìn)行抗壓強(qiáng)度和劈裂抗拉強(qiáng)度試驗(yàn)，加載設(shè)備為TYA-2000型電液式壓力試驗(yàn)機(jī)。

3 結(jié)果及分析

3.1 試驗(yàn)結(jié)果

PPFRBAC 的抗壓強(qiáng)度、劈裂抗拉強(qiáng)度實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值如表5所示。

3.2 模型的建立及方差分析

利用Design-expert10.0.7 軟件對(duì)表5 中的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合分析，分別得到抗壓強(qiáng)度和劈裂抗拉強(qiáng)度的響應(yīng)曲面擬合方程Y1和Y2：

表5 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果Table 5 Test design and results

由式(6)和式(7)可知：在一定范圍內(nèi)，RBAC抗壓強(qiáng)度、劈裂抗拉強(qiáng)度與水灰比、PPF體積分?jǐn)?shù)呈反比，與RBA取代率呈正比。

對(duì)上述回歸模型進(jìn)行方差分析和可信度分析，結(jié)果分別如表6～8所示。本文采用P值對(duì)模型顯著性進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用相關(guān)系數(shù)R2、調(diào)整系數(shù)、變異系數(shù)和信噪比對(duì)模型可信度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。P值表示原假設(shè)出現(xiàn)的概率，F(xiàn)值越大，P值相應(yīng)越小，表明模型的顯著性越高[19]。當(dāng)P值大于0.05時(shí)，模型顯著性較低，不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，回歸模型不可用；反之，回歸模型顯著性較高[20]。相關(guān)系數(shù)R2表示響應(yīng)值與真值間的差異程度，取值范圍為0～1，其值越大，表明兩者的差異性越小。調(diào)整系數(shù)與相關(guān)系數(shù)R2差值越小，變異系數(shù)越小，且信噪比大于4，說(shuō)明回歸方程擬合程度越高，試驗(yàn)的可信度和精度越高。

由表6 和表8 可知：抗壓強(qiáng)度回歸模型Y1的P值為0.029，F(xiàn)值為34.19，說(shuō)明回歸模型的顯著性較高；同時(shí)，相關(guān)系數(shù)R2為0.990，調(diào)整系數(shù)為0.961，變異系數(shù)為3.42%，信噪比為20.368，說(shuō)明回歸模型具有較高的可靠性。此外，單因素A的P值小于0.05，說(shuō)明單因素A對(duì)抗壓強(qiáng)度的作用顯著，單因素B和C以及雙因素AB，AC和BC的P值均大于0.05，說(shuō)明這5個(gè)因素的影響較小。

表6 抗壓強(qiáng)度回歸模型方差分析Table 6 Variance analysis of compressive strength regression model

表8 模型可信度檢驗(yàn)分析Table 8 Reliability test and analysis of the model

由表7和表8可知：劈裂抗拉強(qiáng)度回歸模型Y2的P值為0.005，F(xiàn)值為183.20，說(shuō)明回歸模型的顯著性極高；同時(shí)，相關(guān)系數(shù)R2為0.998，調(diào)整系數(shù)為0.993，變異系數(shù)為1.33%，信噪比為41.807，說(shuō)明回歸模型可靠性較高。此外，因素A，C和AC的P值均小于0.05，說(shuō)明單因素A和C以及雙因素AC對(duì)劈裂抗拉強(qiáng)度的影響較顯著，且按影響程度從大到小排序依次為A，C和AC；因素B，AB和BC的P值均大于0.05，說(shuō)明這3 個(gè)因素的影響較小。

表7 劈裂抗拉強(qiáng)度回歸模型方差分析Table 7 Variance analysis of regression model for splitting tensile strength

運(yùn)用Design-expert 10.0.7 軟件的ANOVA 功能可以導(dǎo)出回歸模型的學(xué)生化殘差。學(xué)生化殘差是殘差除以標(biāo)準(zhǔn)差后得到的數(shù)值，用以直觀地判斷殘差項(xiàng)是否服從正態(tài)分布。學(xué)生化殘差可由普通殘差導(dǎo)出，在回歸模型診斷中具有十分重要的作用[21]?？箟簭?qiáng)度和劈裂抗拉強(qiáng)度回歸模型的學(xué)生化殘差分別如圖1和圖2所示。由圖1和圖2可知：回歸模型均不存在異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，數(shù)據(jù)點(diǎn)均勻地分布在直線附近，說(shuō)明殘差較小，模型的擬合效果較理想。

圖1 抗壓強(qiáng)度回歸模型的學(xué)生化殘差Fig.1 Student residual of compressive strength regression model

圖2 劈裂抗拉強(qiáng)度回歸模型的學(xué)生化殘差Fig.2 Student residual of splitting tensile strength regression model

3.3 響應(yīng)面分析

根據(jù)線性回歸模型分別繪制抗壓強(qiáng)度和劈裂抗拉強(qiáng)度的3D響應(yīng)曲面圖及對(duì)應(yīng)的等高線圖，用以直觀分析兩因素交互作用對(duì)再生磚骨料混凝土抗壓強(qiáng)度和劈裂抗拉強(qiáng)度的影響，結(jié)果分別如圖3和圖4所示。

圖3 抗壓強(qiáng)度響應(yīng)曲面圖及等高線圖Fig.3 Response surface plots and contour diagram of compressive strength

3.3.1 抗壓強(qiáng)度分析

由圖3(a)可知：當(dāng)PPF體積分?jǐn)?shù)為1.2%，RBA取代率小于等于60%時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨水灰比增大而無(wú)明顯變化；而當(dāng)RBA 取代率高于60%時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨水灰比增大而降低。當(dāng)水灰比小于等于0.63 時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨RBA 取代率增大而升高；而當(dāng)水灰比高于0.63 時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨RBA 取代率增大而無(wú)明顯變化。由圖3(b)可知：當(dāng)RBA 取代率為65%，水灰比小于等于0.63時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨PPF體積分?jǐn)?shù)增大而無(wú)明顯變化；而當(dāng)水灰比高于0.63時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨PPF體積分?jǐn)?shù)增大而降低。當(dāng)PPF體積分?jǐn)?shù)小于等于1.2%時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨水灰比增大而無(wú)明顯變化；而當(dāng)PPF體積分?jǐn)?shù)高于1.2%時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨水灰比增大而降低。由圖3(c)可知：當(dāng)水灰比為0.63，PPF 體積分?jǐn)?shù)小于等于1.2%時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨RBA 取代率增大而升高；而當(dāng)PPF 體積分?jǐn)?shù)高于1.2%時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨RBA取代率增大而無(wú)明顯變化；當(dāng)RBA 取代率小于等于60%時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨PPF體積分?jǐn)?shù)增大而無(wú)明顯變化；而當(dāng)RBA 取代率高于60%時(shí)，抗壓強(qiáng)度隨PPF 體積分?jǐn)?shù)增大而降低。

綜上分析可知，低水灰比和高RBA 取代率、低水灰比和高PPF 體積分?jǐn)?shù)以及高RBA 取代率和低PPF體積分?jǐn)?shù)均可使PPFRBAC抗壓強(qiáng)度增大。

3.3.2 劈裂抗拉強(qiáng)度分析

由圖4(a)可知：當(dāng)PPF體積分?jǐn)?shù)為1.2%，水灰比固定不變時(shí)，劈裂抗拉強(qiáng)度隨RBA 取代率增大而無(wú)明顯變化；當(dāng)RBA 取代率固定不變時(shí)，劈裂抗拉強(qiáng)度隨水灰比增大而降低。由圖4(b)可知：當(dāng)RBA取代率為65%，PPF體積分?jǐn)?shù)固定不變時(shí)，劈裂抗拉強(qiáng)度隨水灰比增大而降低；當(dāng)水灰比小于等于0.63時(shí)，劈裂抗拉強(qiáng)度隨PPF體積分?jǐn)?shù)增大而無(wú)明顯變化，而當(dāng)水灰比高于0.63 時(shí)，劈裂抗拉強(qiáng)度隨PPF 體積分?jǐn)?shù)增大而降低。由圖4(c)可知：當(dāng)水灰比為0.63，PPF 體積分?jǐn)?shù)小于等于1.2%時(shí)，劈裂抗拉強(qiáng)度隨RBA 取代率增大而升高，而當(dāng)PPF 體積分?jǐn)?shù)高于1.2%時(shí)，劈裂抗拉強(qiáng)度隨RBA取代率增大而無(wú)明顯變化。當(dāng)RBA 取代率小于等于60%時(shí)，劈裂抗拉強(qiáng)度隨PPF 體積分?jǐn)?shù)增大而無(wú)明顯變化；而當(dāng)RBA 取代率高于60%時(shí)，劈裂抗拉強(qiáng)度隨PPF體積分?jǐn)?shù)增大而降低。

圖4 劈裂抗拉強(qiáng)度響應(yīng)曲面圖及等高線圖Fig.4 Response surface plots and contour diagram of splitting tensile strength

綜上分析可知，低水灰比和低RBA 取代率、低水灰比和高PPF 體積分?jǐn)?shù)以及高RBA 取代率和低PPF 體積分?jǐn)?shù)均可使PPFRBAC 劈裂抗拉強(qiáng)度增大。

3.4 PPF增強(qiáng)RBAC劈裂抗拉強(qiáng)度機(jī)理分析

由響應(yīng)面分析結(jié)果可知PPF增強(qiáng)RBAC劈裂抗拉強(qiáng)度機(jī)理如下：

1) 均勻而任意分布的PPF 在硬化過(guò)程中改變了RBAC 內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使RBAC 的內(nèi)部缺陷減少，提高了材料的連續(xù)性。在受到外力作用時(shí)，PPF與RBAC共同受力變形，PPF的牽連作用使RBAC裂而不斷并能進(jìn)一步承受荷載，從而提高RBAC 劈裂抗拉強(qiáng)度。

2)RBA 表面粗糙且多棱角，同時(shí)表面黏附有硬化的水泥砂漿，有利于其與PPF之間產(chǎn)生較大的摩擦力和機(jī)械咬合力，在受力時(shí)能有效地阻止纖維被拔出。因此，在RBAC加入適量的PPF有利于提高其整體強(qiáng)度。

3.5 模型的多目標(biāo)優(yōu)化與驗(yàn)證

在回歸模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合渴求函數(shù)對(duì)PPFRBAC 進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，優(yōu)化目標(biāo)為在3 種不同水灰比(因素A)下尋求最優(yōu)的聚丙烯纖維體積分?jǐn)?shù)(因素B)和再生骨料取代率(因素C)以同時(shí)獲得PPFRBAC 抗壓強(qiáng)度回歸模型(Y1)和劈裂抗拉強(qiáng)度回歸模型(Y2)的最大值。優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)如表9所示。

將表9 所定義的目標(biāo)輸入Design-expert 10.0.7軟件中，得出水灰比為0.58，0.63和0.68時(shí)的最優(yōu)配比以及抗壓強(qiáng)度和劈裂抗拉強(qiáng)度的最大值，見表10。由表10 可知：若想獲得較高的強(qiáng)度，則需將水灰比控制在較小值；若考慮經(jīng)濟(jì)性，則需將水灰比控制在較大值，即水泥用量較小。

表9 PPFRBAC優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)Table 9 Optimization design objectives of PPFRBAC

為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的精確性，對(duì)表10所示的3組配合比進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，并將強(qiáng)度試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表11 所示，使用相對(duì)誤差絕對(duì)值進(jìn)行驗(yàn)證，計(jì)算公式[19]如下：

表10 響應(yīng)面設(shè)計(jì)最優(yōu)設(shè)計(jì)結(jié)果Table 10 Optimal design results of response surface design

式中：E為相對(duì)誤差絕對(duì)值；VT為抗壓強(qiáng)度或劈裂抗拉強(qiáng)度試驗(yàn)值；VP為抗壓強(qiáng)度或劈裂抗拉強(qiáng)度預(yù)測(cè)值。

由表11 可知：在Ⅰ，Ⅱ和Ⅲ組配合比下，抗壓強(qiáng)度試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值之間的相對(duì)誤差絕對(duì)值分別為2.5%，2.8%和3.4%，均小于5%，說(shuō)明抗壓強(qiáng)度回歸模型的預(yù)測(cè)精度較高。在Ⅰ，Ⅱ和Ⅲ組配合比下，劈裂抗拉強(qiáng)度試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值之間的相對(duì)誤差絕對(duì)值分別為2.9%，3.0%和2.7%，均小于5%，說(shuō)明劈裂抗拉強(qiáng)度回歸模型的預(yù)測(cè)精度較高[22]。因此，通過(guò)RSM 優(yōu)化PPFRBAC 配合比，可提高試驗(yàn)效率，從而獲得力學(xué)性能較好的PPFRBAC。

表11 最優(yōu)設(shè)計(jì)結(jié)果試驗(yàn)驗(yàn)證Table 11 Test verification of optimal design results

4 結(jié)論

1)PPFRBAC抗壓強(qiáng)度、劈裂抗拉強(qiáng)度回歸模型具有較高精度和可信度，可用該模型對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行模擬分析。

2)對(duì)于PPFRBAC抗壓強(qiáng)度，只有水灰比對(duì)其影響顯著；而對(duì)于PPFRBAC劈裂抗拉強(qiáng)度，水灰比和PPF體積分?jǐn)?shù)均對(duì)其影響顯著。

3)低水灰比和高PPF 體積分?jǐn)?shù)、高RBA 取代率和低PPF 體積分?jǐn)?shù)均可使PPFRBAC 抗壓強(qiáng)度、劈裂抗拉強(qiáng)度增大。

4)當(dāng)水灰比分別為0.58，0.63和0.68時(shí)，模型預(yù)測(cè)的再生磚骨料最佳取代率均為100%，聚丙烯纖維最優(yōu)體積分?jǐn)?shù)均為0.9%，且強(qiáng)度預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值之間的相對(duì)誤差絕對(duì)值均小于5%，說(shuō)明該模型可為纖維再生磚骨料混凝土配合比多目標(biāo)優(yōu)化提供參考。