混凝土高性能化是人们一直所追求的目标,其包括新拌混凝土的工作性、硬化混凝土的力学性能和耐久性的高性能。而早期新拌混凝土的工作性影响后期强度的发展和耐久性,因此,混凝土工作性能越来越受到人们的重视。混凝土的工作性好坏,主要是受自身的流变性能影响。因此人们也开始注重混凝土流变性能的研究。由于粗骨料的作用,使得混凝土的流变特性较难测得。由此人们转向对水泥净浆的流变性能研究。但水泥净浆中缺少了集料的作用,使得它与混凝土的流变性产生差异。砂浆在组成和结构上,可以看作是水泥浆与混凝土的过渡物,在某种程度上砂浆更接近于混凝土,可以认为是一种细集料混凝土。因此,本课题立足于新拌水泥砂浆流变性能的基础研究,使用旋转粘度计测定掺高效减水剂、掺矿物掺合料和不同水灰比、砂灰比、温度时砂浆的流变曲线,拟合计算其流变参数,并分析其对流变性能的影响机理,为人们更加合理地进行材料设计提供依据。通过试验获得以下结论:①其他条件不变的情况下,砂浆的塑性粘度、屈服应力、触变性均比水泥净浆的大,这主要因为细集料加入消耗了一部分自由水用于细集料的润湿,浆体中颗粒的增多和颗粒间的摩擦力增大,使得浆体的阻力增大。②温度对砂浆初始的屈服应力、塑性粘度和触变性有一定影响,5min的流变参数随温度的升高,稍微减少。但温度对砂浆流变参数的经时变化影响比较大,温度越高,砂浆的塑性粘度和屈服应力增长的越快。③矿物掺合料的掺入都能改变砂浆的流变性能。粉煤灰掺入使砂浆塑性粘度增大,屈服应力减少;掺入矿渣的砂浆的塑性粘度和屈服应力减少;而掺硅灰使砂浆的塑性粘度和屈服应力都增大。矿物掺合料有延缓作用、颗粒级配作用和吸附作用能改善砂浆流变性能的经时损失。④掺粉煤灰的砂浆塑性粘度随掺量增大而增大,屈服应力先减小后增大,细度大这种效果越明显;掺矿渣的砂浆塑性粘度和屈服应力都随掺量的增大先减小后增大,最小值都出现在掺量30%;掺硅灰的砂浆两流变参数都随掺量的增大而增大。在对砂浆流变性能研究中发现材料的配比与砂浆流变参数存在着一定的关系,提出使用人工神经网络来预测砂浆流变参数。由此本文先介绍了人工神经网络和BP神经网络的基础理论,然后对使用BP神经网络对其16组正交试验的砂浆进行网络训练,使网络学习其中的非线性规律,在使用训练好的网络对新的砂浆试样进行模拟,发现其准确率高于90%,证明此方法可靠有效。