【技术实现步骤摘要】
基于RF-NSGA-II耐久性混凝土配合比优化方法
本专利技术属于混凝土配合比优化设计
，更具体地，涉及一种基于RF-NSGA-II耐久性混凝土配合比优化方法。
技术介绍
随着混凝土结构在各种工程实践中的应用愈加广泛，高寒腐蚀环境下的混凝土耐久性问题日益突出，冻融、盐侵等单一或耦合环境作用对混凝土耐久性能的影响越来越大，由此带来的混凝土结构劣化和损坏现象不可忽视。混凝土抗冻性和抗渗性作为用于评价混凝土耐久性能和进行寿命预测的两个重要指标，其与原材料和配合比因素相关，因此基于抗冻和抗渗性能研究混凝土配合比优化具有重要的工程应用价值。目前，混凝土耐久性能和配合比优化的研究方法主要集中在传统的正交设计试验方法，该方法限制条件较多，实验搜寻范围有限，且研究耗时长，成本高，无法获得理想且贴近实际的配合比优化结果。随着人工智能技术和机器学习算法的兴起，一些研究人员利用人工神经网络和BP神经网络等方法结合粒子群算法用于配合比优化，但由于神经网络存在网络结构参数不易确定、学习速度较慢、预测精度较低的问题，而粒子群算法在搜寻最优...
【技术保护点】
1.一种基于RF-NSGA-II耐久性混凝土配合比优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1根据影响混凝土抗冻性及抗渗性的材料和配合比因素构建混凝土耐久性指标体系，采集所述混凝土耐久性指标体系中各变量的样本数据，并以此建立原始样本集；/nS2采用原始样本集对随机森林回归计算模型进行训练，并对训练后的随机森林回归计算模型进行评价，以分别生成混凝土相对动弹性模量和氯离子渗透系数的随机森林预测模型；/nS3将上述两个随机森林预测模型作为优化混凝土配合比的目标函数，以混凝土材料的取值范围及各材料间的配合比关系为约束条件，构建NSGA-II模型，并根据设定的迭代终止条件进行耐久性混...
【技术特征摘要】
1.一种基于RF-NSGA-II耐久性混凝土配合比优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1根据影响混凝土抗冻性及抗渗性的材料和配合比因素构建混凝土耐久性指标体系，采集所述混凝土耐久性指标体系中各变量的样本数据，并以此建立原始样本集；
S2采用原始样本集对随机森林回归计算模型进行训练，并对训练后的随机森林回归计算模型进行评价，以分别生成混凝土相对动弹性模量和氯离子渗透系数的随机森林预测模型；
S3将上述两个随机森林预测模型作为优化混凝土配合比的目标函数，以混凝土材料的取值范围及各材料间的配合比关系为约束条件，构建NSGA-II模型，并根据设定的迭代终止条件进行耐久性混凝土配合比多目标全局寻优，以生成目标函数的Pareto最优解。
2.根据权利要求1所述的一种基于RF-NSGA-II耐久性混凝土配合比优化方法，其特征在于，所述混凝土耐久性指标体系包括影响因素和耐久性评价指标，所述影响因素包括水胶比、水泥强度、水泥用量、粉煤灰、细集料、粗集料和减水剂，且该影响因素为随机森林回归计算模型训练过程中的输入变量；
所述耐久性评价指标包括混凝土相对动弹性模量和混凝土氯离子渗透系数，且所述混凝土相对动弹性模量和氯离子渗透系数分别为随机森林回归计算模型训练过程中的输出变量。
3.根据权利要求1所述的一种基于RF-NSGA-II耐久性混凝土配合比优化方法，其特征在于，步骤S1还包括以下步骤：在建立原始样本集之后，将原始样本集中的数据进行归一化处理，使得原始样本集中数据的维度统一。
4.根据权利要求2所述的一种基于RF-NSGA-II耐久性混凝土配合比优化方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：
采用K折交叉验证法将原始样本集分隔成K个子样本集，随机将其中K-1子样本集作为训练子集，将剩下的一个子样本集作为验证子集，采用K个子样本集训练随机森林回归计算模型的新决策树，采用验证子集验证新决策树的预测精度，选择预测精度最高的新决策树作为最优分枝；
以最优分枝作为所述随机森林回归计算模型的输入，根据对应决策树中的特征将节点分成两个分支，然后再从剩下的特征中寻找分类效果满足要求的特征，如此递归构造决策树的分支，使得决策树充分生长，不做任何剪裁，直至随机森林回归计算模型能够准确的分类训练子集，完成随机森林回归计算模型的训练，以此方式，分别生成混凝土相对动弹性模量和氯离子渗透系数的随机森林预测模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于RF-NSGA-II耐久性混凝土配合比优化方法，其特征在于，步骤S2中，采用均方根误差RMSE和拟合优度R2对训练后的随机森林回归计算模型进行评价，所述均方根误差RMSE的计算模型为：
所述拟合优度R2的计算模型为：
其中，yobs为原始样本集中样本数据观测值，ypred为随机森林预测模型的预测值，为原始样本集中所有样本数据观测值的平均值，n为样本数。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴贤国，陈虹宇，陈彬，李铁军，胡毅，王帆，杨赛，刘茜，刘琼，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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