一种基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法与流程

本发明涉及工程建设领域。更具体地说，本发明涉及一种基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法。

背景技术：

1、新拌混凝土工作性能数据通常是通过试验人员现场取样并进行混凝土坍落度、扩展度试验来获取。由于坍落度测量试验需要混凝土生产完成后取样，具有一定的延时性，不能实时控制出机混凝土工作性能。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法，本发明基于工程混凝土搅拌站历史混凝土配比大数据，结合人工智能算法进行混凝土工作性能预测，在保证混凝土质量的前提下能为项目施工提供所需工作性能的混凝土，减少现场试验检测人员工作量的同时，提高工程施工质量和施工效率。

2、本发明解决此技术问题所采用的技术方案是：一种基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法，包括以下步骤：

3、s1、统计历史工程项目的混凝土配合比数据，建立混凝土工作性能信息数据库；

4、s2：建立混凝土砂浆富余量和净浆富余量求解方程，对混凝土工作性能信息数据库中净浆富余量和砂浆富余量进行计算；

5、s3：采用多元自适应回归样条算法对影响混凝土工作性能的变量进行机器学习训练，建立砂浆富余量、净浆富余量、混凝土用水量、水胶比、砂率对混凝土坍落度与混凝土坍落度的映射模型和坍落度求解表达式sv2；

6、s4：根据拟采用的混凝土配比信息以及表达式sv2进行坍落度预测值求解，即得。

7、优选的是，所述s1中混凝土配合比数据来源于实际工程项目上不同强度等级、不同工作性能、不同应用领域、不同表观质量的混凝土配合比数据。

8、优选的是，其中，净浆富余量的计算公式如下：

9、vey＝ve-vsp＝ve-ps*vs/(1-ps)

10、式中：vey为净浆富余量体积，ve为净浆体积，vsp为细骨料空隙体积，ps为细骨料孔隙率，vs为细骨料体积；

11、砂浆富余量的计算公式如下：

12、vmy＝vm-vgp＝vm-pg*vg/(1-pg)

13、式中：vmy为砂浆富余量体积，vm为砂浆体积，vgp为粗骨料空隙体积，pg为粗骨料孔隙率，vg为粗骨料体积。

14、优选的是，表达式

15、sv2＝11.25+126.71×b1(x)+0.354×b2(x)+138.89×b3(x)+0.203×b4(x)+0.292×b5(x)；

16、其中，b1(x)为水胶比，b2(x)为混凝土用水量，b3(x)为砂率，b4(x)为砂浆富余量，b5(x)为净浆富余量。

17、本发明至少包括以下有益效果：本发明提供了一种基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法，在混凝土搅拌生产前能预测该施工配合比的工作性能，在保证混凝土质量的前提下能为项目施工提供所需工作性能的混凝土，提高工程施工质量和施工效率。

18、本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

技术特征：

1.一种基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法，其特征在于，所述s1中混凝土配合比数据来源于实际工程项目上不同强度等级、不同工作性能、不同应用领域、不同表观质量的混凝土配合比数据。

3.如权利要求1或2所述的基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法，其特征在于，其中，净浆富余量的计算公式如下：

4.如权利要求1所述的基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法，其特征在于，表达式sv2＝11.25+126.71×b1(x)+0.354×b2(x)+138.89×b3(x)+0.203×b4(x)+0.292×b5(x)；

技术总结
本发明公开了一种基于大数据的新拌混凝土工作性能预测方法，包括以下步骤：统计历史工程项目的混凝土配合比数据，建立混凝土工作性能信息数据库；建立混凝土砂浆富余量和净浆富余量求解方程，对混凝土工作性能信息数据库中净浆富余量和砂浆富余量进行计算；对影响混凝土工作性能的变量进行机器学习训练，建立砂浆富余量、净浆富余量、混凝土用水量、水胶比、砂率对混凝土坍落度与混凝土坍落度的映射模型和坍落度求解表达式SV2；根据拟采用的混凝土配比信息以及表达式SV2进行坍落度预测值求解。本发明保证混凝土质量的前提下能为项目施工提供所需工作性能的混凝土，减少现场试验检测人员工作量的同时，提高工程施工质量和施工效率。

技术研发人员：田唯,杨秀礼,张国志,刘可心,文青,王伟光,夏昊,陈飞翔,明鑫,肖蓟
受保护的技术使用者：中交第二航务工程局有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4