【技术实现步骤摘要】
一种纳米增强水泥基材料智能化设计方法及装置
[0001]本专利技术涉及水泥、机器学习
,具体涉及一种纳米增强水泥基材料智能化设计方法及装置。
技术介绍
[0002]随着社会的发展,人们对混凝土性能的要求越来越高,因此,传统的水泥基材料已经难以满足各种应用场景的需求。为了解决这个问题,人们开始研究纳米增强水泥基材料,并通过纳米技术的引入来提高混凝土的性能,例如强度、韧性、耐久性等。纳米增强水泥基材料可以通过调节其颗粒大小、形状和表面性质等参数来改变混凝土的微观结构,从而提高混凝土的力学性能和化学性能。因此,纳米增强水泥基材料已被广泛应用于桥梁、道路、隧道、地下管道、水利水电工程、高层建筑等领域。
[0003]然而,目前的纳米增强水泥基材料设计方法存在许多问题。例如,传统的线性或非线性回归方法在多目标优化问题上尚未形成有效的解决方案。此外,许多传统的设计方法需要进行大量的试验和测试,成本较高,耗时较长。因此,需要开发一种智能化的设计方法和装置来解决这些问题。
[0004]机器学习模型可以学习材料的结构与性能 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种纳米增强水泥基材料智能化设计方法及装置,其特征在于,包括以下步骤:S1根据水泥设计的相关规范和性能要求,选择28天抗压强度作为性能指标,根据影响纳米增强水泥基材料抗压强度的原材料和配合比因素,采集并建立纳米增强水泥基材料配合比原始数据库;随后,对构成所述性能指标的影响因素进行Sobol敏感性分析,输出所有变量的敏感性评价,绘制变量敏感性评价的可视化图像,并将所有变量的敏感性按降序排列,根据排序结果对变量进行二次选择,选出对抗压强度影响较大的变量,构建处理后的配合比数据库,将所述处理后的配合比数据库按指定比例划分为训练数集和测试数集;S2将所述处理后的纳米增强水泥基材料配合比数据库中的影响因素作为输入变量,对应混凝土28天抗压强度数值作为输出变量,构建基于最小二乘支持向量机的纳米增强水泥基材料抗压强度预测模型,对最小二乘支持向量机的核函数和惩罚因子进行优化,采用所述测试数集验证性能预测模型的预测结果;S3采用遗传算法,以满足力学强度要求且成本最低为优化目标构建目标函数,建立各变量的约束范围,对目标函数进行多目标优化,实现纳米材料的初步设计;S4以步骤S1~S3设计的纳米材料为基准,制备纳米增强水泥基材料,测试其28天抗压强度,选择满足性能要求的纳米增强水泥基材料。2.根据权利要求1所述的一种纳米增强水泥基材料智能化设计方法,其特征在于,步骤S1中所述纳米增强水泥基材料原始数据库包括纳米材料参数和性能指标。3.根据权利要求1所述的一种纳米增强水泥基材料智能化设计方法,其特征在于,所述纳米增强水泥基材料参数包括胶凝材料、骨料、水、纳米材料及外加剂。4.根据权利要求1所述的一种纳米增强水泥基材料智能化设计方法,其特征在于,其中纳米材料包括氧化石墨烯、碳点、纳米二氧化硅。5.根据权利要求1所述的一种纳米增强水泥基材料智能化设计方法,其特征在于,步骤S2所述最小二乘支持向量机模型自动选择核函数,将所述训练数...
【专利技术属性】
技术研发人员:龙武剑,罗启灵,陈伟,吴国林,冯甘霖,程博远,李利孝,熊琛,
申请(专利权)人:广州广检建设工程检测中心有限公司,
类型:发明
国别省市:
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