作者：俞莉，张树祥，朱涛，杨秋宁，张东生
单位：1.宁夏大学 土木与水利工程学院，宁夏 银川 750021;2.鲁汶大学 土木工程系，西弗兰德省 布鲁日 8200
关键词：钢渣微粉;地聚合物砂浆;流变性;BP神经网络;经时流变
基金：宁夏回族自治区重点研发项目（2021BEG02014）
为探究钢渣在不同细度下对钢渣-矿粉基地聚合物（SSG）流变性能的影响，通过流动度、流变仪、水膜层厚度（δ![]()
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WFT）试验研究含不同细度钢渣SSG流变性的变化规律，并基于流动度和δ![]()
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WFT与流变参数的相关性，利用BP神经网络建立流变参数预测模型.结果表明：随着钢渣细度的提高，新拌SSG砂浆的流动性得到改善，并缩短了凝结时间，降低了δ![]()
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WFT；钢渣细度的变化并未改变SSG流体类型，流变特征符合Bingham模型，表观黏度随着剪切速率的增大逐渐降低，屈服应力、塑性黏度、触变性随着钢渣细度的增加持续降低，流变参数随着静置时间的增加不断增大且增长率也呈逐渐增大趋势；流动度与屈服应力成正相关，δ![]()
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WFT与屈服应力、流动度存在着较好的线性关系.建立的基于BP神经网络的SSG流变参数预测模型，其预测结果和实测结果吻合度良好.
来源：2025年第5期
《建筑材料学报》期刊编辑部
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