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偏高岭土-矿渣地聚物宏观性能试验及Lasso回归模型

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设计120组偏高岭土-矿渣地聚物净浆试验,探讨了碱激发剂浓度、模数、液固比这三个变量对地聚物净浆抗压强度、流动度和凝结时间的影响规律.基于获得的试验数据,建立Lasso多元回归模型预测了偏高岭土-矿渣地聚物净浆7天和28天抗压强度、流动度、初凝及终凝时间.试验结果表明:(1)抗压强度随碱激发剂浓度的增大而提高,随液固比增大而降低,随模数的增大先提高后降低;(2)液固比增大,凝结时间延长;而模数和浓度对凝结时间的影响由碱激发剂的硅含量和碱含量决定;(3)流动度主要与碱激发剂的黏稠程度和液固比有关.模型验证结果表明:采用Lasso算法对回归模型进行正则化,避免了回归系数过大而导致的过拟合现象,提出的回归模型能准确预测偏高岭土-矿渣地聚物净浆各项宏观性能,测试集数据中的预测值与试验值的相关性系数均大于0.92.
Experiment and Lasso regression model of the macroscopic performance of metakaolin-slag geopolymer paste

钟卿瑜、粟淼、彭晖

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长沙理工大学 土木工程学院,长沙 410114

碱激发 抗压强度 流动度 凝结时间 机器学习 地聚物

51878068CX2019653

2022

10.13801/j.cnki.fhclxb.20211230.001

复合材料学报
北京航空航天大学 中国复合材料学会

复合材料学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.933
ISSN：1000-3851
年,卷(期)：2022.39(11)
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