一种基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法技术

本发明专利技术涉及钢筋混凝土、机器学习技术、大数据技术领域，具体而言，涉及一种基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法。基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法，其包括如下步骤：步骤一：制作锈蚀钢筋的试件；步骤二：对试件进行3D扫描，生成3D图像模型；步骤三：根据3D图像模型，计算试件的截面的特定特征参数，以及与截面的特定特征参数所对应的钢筋锈蚀率；步骤四：设定截面的特定特征参数以及与之对应的钢筋锈蚀率，作为一组基础数据，将多组基础数据输入支持向量机中进行学习训练，得到预测模型，用于预测待测钢筋的锈蚀率。本发明专利技术只需要知道锈蚀钢筋的特定特征参数，即可实现对钢筋锈蚀率的预测，且准确度高，使用方便。

【技术实现步骤摘要】
一种基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法
本专利技术涉及钢筋混凝土、机器学习技术、大数据
，具体而言，涉及一种基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法。
技术介绍
混凝土中钢筋发生锈蚀之后，表观形貌变得不均匀，钢筋本身的力学性能也会因为截面减小而降低，同时也降低了钢筋的强度和延展性。从而影响了混凝土的承载力和耐久性。为了对钢筋发生锈蚀之后的形态、承载力和耐久性进行评价，反映钢筋的真实腐蚀状况，学者们对定量评价钢筋的腐蚀状况进行了相关研究。质量锈蚀率是学者们经常采用的一个参量，学者们经常使用的是称重法、游标卡尺法、排水法等。但是这些分析方法仍然有一些欠缺，在数据测量上存在一定的误差，而且很难对锈蚀钢筋的截面形状特征做出准确的分析。随着技术的进步，学者采用X-raytransmissioncomputedtomography(XCT)、3D扫描等方法对锈蚀钢筋的形态进行测定，这些测试方法可以精确的反映钢筋的锈蚀情况。以上检测方法是非常准确的，可以提取锈蚀钢筋的截面形状，并且可以数字化，从而实现对锈蚀钢筋数据精确提取，但是需本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤一：制作锈蚀钢筋的试件；/n步骤二：对所述试件进行3D扫描，生成3D图像模型；/n步骤三：根据3D图像模型，计算所述试件的截面的特定特征参数，以及与所述截面的特定特征参数所对应的钢筋锈蚀率；/n步骤四：设定所述截面的特定特征参数以及与之对应的钢筋锈蚀率，作为一组基础数据，将多组所述基础数据输入支持向量机中进行学习训练，得到预测模型，用于预测待测钢筋的锈蚀率；/n所述试件的截面的特定特征参数包括：/n最小内接圆半径与拟合圆半径比值η、最大外接圆半径与拟合圆半径比值δ、最小内接圆半径与最大外接圆半径比值υ、偏心率e、拟...

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：制作锈蚀钢筋的试件；
步骤二：对所述试件进行3D扫描，生成3D图像模型；
步骤三：根据3D图像模型，计算所述试件的截面的特定特征参数，以及与所述截面的特定特征参数所对应的钢筋锈蚀率；
步骤四：设定所述截面的特定特征参数以及与之对应的钢筋锈蚀率，作为一组基础数据，将多组所述基础数据输入支持向量机中进行学习训练，得到预测模型，用于预测待测钢筋的锈蚀率；
所述试件的截面的特定特征参数包括：
最小内接圆半径与拟合圆半径比值η、最大外接圆半径与拟合圆半径比值δ、最小内接圆半径与最大外接圆半径比值υ、偏心率e、拟合椭圆短边与拟合椭圆长边比值ε、圆度χ和截面粗糙度γ。


2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法，其特征在于，在步骤一中，采用通电的方法制作锈蚀钢筋试件。


3.根据权利要求1所述的基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法，其特征在于，对所述试件进行3D扫描之前，先对所述试件进行清洁处理，用于去除锈蚀的部分。


4.根据权利要求1所述的基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法，其特征在于，所述特定特征参数的计算公式分别为：
η＝r1/r0；
δ＝r2/r0；
ν＝r1/r2；



ε＝a/b；
χ＝p2/(4πA1)；
γ＝A1/(πr02)；
其中，r1为截面轮廓最小内接圆半径；r2为截面轮廓最大外接圆半径；r0为钢筋截面轮廓拟合圆半径；a为钢筋截面轮廓拟合椭圆短边；b为钢筋截面轮廓拟合椭圆长边；y0，z0为拟合椭圆中心坐标；p为钢筋锈蚀后剩余截面区域周长。


5.根据权利要求1所述的基于支持向量机的钢筋锈蚀参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张四化，吕亚军，李大望，武轶彬，刘云龙，王俊伟，邹亮，熊程，
申请(专利权)人：中国二冶集团有限公司，河南张博团建筑科技有限公司，郑州大学综合设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：内蒙;15