基于灰狼优化器(Grey Wolf Optimizer, GWO)优化反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)预测纳米SiO2与混杂纤维增强地聚合物凝胶混凝土耐磨性的研究

《Gels》：GWO-Optimized BPNN for Abrasion Resistance Prediction of Nano-SiO2 and Hybrid Fiber Reinforced Geopolymer Gel Concrete

　　

摘要：地聚合物凝胶混凝土(Geopolymer gel concrete, GPC)是一种环保型混凝土，已成为替代普通混凝土的潜在材料。传统的GPC配合比设计需依赖试验条件进行，耗时费力。GPC拟用于水利水工建筑物，此类结构常处于水下环境，水流对其产生显著的冲磨与侵蚀作用；若材料耐磨性(Abrasion Resistance, AR)较差，在水流作用下水工建筑物的使用寿命与服务品质将大幅降低。因此，AR是GPC在水利工程应用中的关键性能指标。掺入纤维（如钢纤维、聚乙烯醇(Polyvinyl Alcohol, PVA)纤维及玄武岩纤维）与纳米材料可提升其AR，且纤维与纳米颗粒掺量与GPC性能间存在复杂非线性关系。研究人员采用圆环法(Circular ring test method)与水下钢球法(Underwater steel ball test method)测试纳米SiO2(Nano-SiO2, NS)与混杂纤维(Hybrid Fiber, NHF)增强地聚合物凝胶混凝土(NHF-GPC)的AR，并建立由灰狼优化器(GWO)优化的反向传播神经网络(GWO-BPNN)模型，基于圆环法预测NHF-GPC的耐磨强度(Abrasion Resistance Strength, ARS)与磨损率(Abrasion Rate)，同时预测水下钢球法下的ARS、磨损率及平均磨损深度(Average Abrasion Depth, AAD)。结果表明，GWO-BPNN模型较标准BPNN性能更优，具有更高预测精度、更好拟合能力与更快收敛速度；其中圆环法磨损率预测中GWO-BPNN使均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)降低30.3%，平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)降至8.4%。本研究建立的GWO-BPNN模型可为NHF-GPC配合比优化提供高效可靠的理论支撑。

论文解读：GWO优化BPNN预测纳米SiO₂与混杂纤维增强地聚合物凝胶混凝土耐磨性

一、研究背景与意义

传统硅酸盐水泥生产过程排放大量CO₂，占全球碳排放5%–7%，寻找低碳胶凝材料具有重要环境意义。地聚合物凝胶混凝土(Geopolymer gel concrete, GPC)以粉煤灰、矿渣等工业副产品为主要原料，具备耐腐蚀、耐高温及良好耐久性，是绿色替代建材。用于水利工程的混凝土长期受高速含沙水流冲磨，耐磨性(Abrasion Resistance, AR)直接关系到结构服役寿命。单纯GPC韧性较低，可通过掺入纳米SiO₂(Nano-SiO₂, NS)致密基体，以及掺入高弹模钢纤维与低弹模聚乙烯醇(Polyvinyl Alcohol, PVA)纤维形成混杂纤维(Hybrid Fiber, NHF)实现多尺度阻裂增韧。然而NS与混杂纤维掺量对GPC耐磨性的影响呈高度非线性，传统试配法耗时费力且效率低。机器学习尤其是反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)适合拟合非线性关系，但标准BPNN易陷入局部最优、泛化差、收敛不稳定。灰狼优化器(Grey Wolf Optimizer, GWO)具较强全局搜索能力，可用于优化BPNN初始权值与阈值。该研究由Zhang等开展，论文发表于《Gels》。

二、主要关键技术方法

研究人员制备不同NS掺量(0%–2.0%质量取代粉煤灰+矿渣)、PVA纤维掺量(0%–0.8%)、钢纤维掺量(0%–2.0%)及固定粉煤灰/矿渣比4:1、水胶比0.45的NHF-GPC试件。采用圆环法测定四阶段循环累计质量损失计算耐磨强度(Abrasion Resistance Strength, ARS＝t·(πd_ih)/(4Δm))与磨损率，采用水下钢球法(1200 r/min，72 h)测定ARS、磨损率(η＝(m₀－m₁)/m₀×100%)及平均磨损深度(Average Abrasion Depth, AAD)。以NS掺量、PVA纤维掺量、钢纤维掺量、粉煤灰含量为输入层(4神经元)，圆环法输出ARS与磨损率(2神经元)，水下钢球法输出ARS、磨损率、AAD(3神经元)；隐含层设8神经元，隐含层激活函数ReLU，输出层Purelin线性函数。数据集70%分层抽样训练、30%测试。标准BPNN随机初始化权值阈值；GWO-BPNN将BPNN所有权值阈值拼接为一维向量作为灰狼位置，种群规模N=60、最大迭代400、搜索空间[?1,1]，以训练集均方误差(Mean Squared Error, MSE)为适应度函数，经GWO全局寻优得到最优α狼位置解码回BPNN完成预测。用RMSE、平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)、MAPE评价精度。

三、研究结果

（1）Results and Discussion（结果与讨论）

研究人员通过圆环法与水下钢球法获取各配合比NHF-GPC的ARS、磨损率及AAD实测值。对比GWO-BPNN与BPNN预测值发现：圆环法ARS与磨损率预测中GWO-BPNN较BPNN更接近真值，BPNN在NSP0.2组ARS预测偏差达?15%，GWO-BPNN仅?2%；圆环法磨损率BPNN预测线过于平缓且偏差大（对照组C偏差?41%），GWO-BPNN各试验组误差控制在4%内。水下钢球法ARS、磨损率及AAD预测中GWO-BPNN同样优于BPNN，对照组C磨损率BPNN偏差?24%，GWO-BPNN仅?3%。误差分析显示：圆环法ARS预测GWO-BPNN的RMSE、MAE、MAPE分别为0.035、0.025、14.2%，磨损率分别为1.123、0.581、8.4%（BPNN对应为0.052、0.031、19.0%和1.611、0.867、12.7%），磨损率RMSE降低30.3%，MAPE由12.7%降至8.4%；水下钢球法GWO-BPNN的ARS、磨损率、AAD的RMSE分别为0.342、0.358、0.404，MAPE分别为5.1%、5.7%、5.5%（BPNN对应RMSE为1.066、0.750、1.291，MAPE为14.6%、11.3%、15.3%）。五项预测任务GWO-BPNN使RMSE降低30.3%–68.7%，MAPE降低25.3%–65.1%，证明GWO优化有效克服BPNN易陷局部最优缺陷，显著提升拟合精度与泛化能力。掺NS与钢–PVA混杂纤维显著改善GPC耐磨性，最优组(SPN1.5：1.5% NS、0.6% PVA纤维、1.5%钢纤维)圆环法ARS较对照组提高107.1%，磨损率降低51.1%；水下钢球法ARS提高46.4%，磨损率由6%降至4%，AAD由9.29 mm降至4.86 mm(降幅47.7%)。

四、结论（翻译Conclusions部分）

(1) NS与钢–PVA混杂纤维掺入显著增强GPC耐磨性。基于圆环法，对照组ARS为0.14 h/(kg/m²)，最优配合比(SPN1.5)达0.29 h/(kg/m²)，提高107.1%；磨损率由7.73%降至3.78%，降低51.1%。基于水下钢球法，ARS由5.04 h/(kg/m²)升至7.38 h/(kg/m²)，提高46.4%；磨损率由6%降至4%；AAD由9.29 mm降至4.86 mm，降低47.7%。表明NS与钢–PVA混杂纤维有效提升GPC韧性与耐久性。

(2) GWO-BPNN模型对NHF-GPC耐磨性预测性能优于传统BPNN。圆环法中GWO-BPNN对ARS预测的RMSE、MAE、MAPE为0.035、0.025、14.2%，磨损率为1.123、0.581、8.4%；BPNN相应为0.052、0.031、19.0%和1.611、0.867、12.7%。磨损率预测RMSE降低30.3%，MAPE由12.7%降至8.4%。水下钢球法中GWO-BPNN对ARS、磨损率、AAD的RMSE分别为0.342、0.358、0.404，MAPE分别为5.1%、5.7%、5.5%；BPNN相应RMSE为1.066、0.750、1.291，MAPE为14.6%、11.3%、15.3%。五项任务GWO-BPNN使RMSE降低30.3%–68.7%，MAPE降低25.3%–65.1%，表明其预测精度更高、拟合更佳、泛化更强。

(3) 所建GWO-BPNN模型以NS掺量(0–2.0%)、PVA纤维掺量(0–0.8%)、钢纤维掺量(0–2.0%)及粉煤灰含量为输入，输出不同试验方法下的ARS、磨损率及AAD。各预测任务MAPE为5.1%–14.2%，可在无需耗时试验情况下快速预测各配合比NHF-GPC耐磨性，为水利工程NHF-GPC配合比优化与性能预测提供可靠理论指导与技术支撑，推动更耐久可持续水工混凝土结构发展。未来将引入标准差估计表征试验测量变异性，并将GWO-BPNN扩展至考虑预测不确定性以增强工程适用性。