【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程建设。更具体地说，本专利技术涉及一种基于大数据的混凝土外观性能预测与优化方法。
技术介绍
1、工程建筑施工过程中，对于有外观要求的建筑物、构筑物，在混凝土浇筑完成之后，还需要根据混凝土外观质量验收标准在混凝土表面补刷一层调色漆，对混凝土的外观色差进行修饰，以满足验收要求，但这样容易造成施工成本的增加。
技术实现思路
1、本专利技术还有一个目的是提供一种基于大数据的混凝土外观性能预测与优化方法，其可减少建筑物、构筑物混凝土因为外观色差不满足设计要求的修饰修补问题，为减少工程的使用增值。
2、为了实现根据本专利技术的这些目的和其它优点，提供了一种基于大数据的混凝土外观性能预测与优化方法，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，建立混凝土综合信息数据库；
4、s2、基于混凝土综合信息数据库中的混凝土外观性能，建立混凝土表观色差等级表；
5、s3、采用多元自适应回归样条算法对影响混凝土外观性能的因素进行机器学习训练，建立色差等级与影响因素的映射模型；
6、s4、根据拟采用的混凝土配比信息和映射模型，预测混凝土色差等级；
7、s5、将预测的混凝土色差等级与色差等级表进行对比，对影响因素进行调整，得到外观性能符合工程验收要求的混凝土配合比。
8、优选的是，所述步骤s1中的混凝土综合信息数据库包括不同强度等级、不同工作性能、不同应用领域、不同外观性能的混凝土配合比数据；所述
9、优选的是，所述步骤s2具体包括：
10、s21、选取混凝土综合信息数据库中多组混凝土配合比数据，获取多组混凝土配合比数据对应的混凝土外观性能检测的图像数据，并对混凝土表面rgb图像进行灰度转换和标准差计算；
11、s22、获取多组混凝土配合比数据制备的混凝土样品，采用人工色差分析方法对多组混凝土样品的外观性能进行评价，并对比步骤s21中计算得到的标准差，建立混凝土表观色差等级评价表。
12、优选的是，所述混凝土表观色差等级评价表为：标准差0-5为无色差、5-10为轻度色差、10-15为中度色差、>15为明显色差。
13、优选的是，所述映射模型的表达式
14、ca＝0.13+0.176×b1(x)-0.118×b2(x)+0.12×b3(x)+0.078×b4(x)；
15、其中，b1(x)为粉煤灰掺量百分比，b2(x)为矿粉掺量百分比，b3(x)为水胶比，b4(x)为胶凝材料总量。
16、本专利技术至少包括以下有益效果：本专利技术采用多元自适应回归样条算法对已统计的大量实际工程用混凝土外观性能数据进行机器学习训练，建立配合比中影响因素与色差等级的映射模型，实现对混凝土外观色差的精准预测，对于有较高外观品质的混凝土工程，采用该方法在混凝土施工前进行外观色差的预测和优化，有利于减少后期因为外观色差不满足设计要求的修饰修补问题，为减少工程的使用增值。
17、本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
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1.一种基于大数据的混凝土外观性能预测与优化方法，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混凝土外观性能预测与优化方法，其特征在于，所述步骤S1中的混凝土综合信息数据库包括不同强度等级、不同工作性能、不同应用领域、不同外观性能的混凝土配合比数据；所述步骤S3中的影响因素包括粉煤灰掺量、矿粉掺量、水胶比、胶凝材料总量。
3.如权利要求1所述的基于大数据的混凝土外观性能预测与优化方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
4.如权利要求3所述的基于大数据的混凝土外观性能预测与优化方法，其特征在于，所述混凝土表观色差等级评价表为：标准差0-5为无色差、5-10为轻度色差、10-15为中度色差、>15为明显色差。
5.如权利要求2所述的基于大数据的混凝土外观性能预测与优化方法，其特征在于，所述映射模型的表达式CA＝0.13+0.176×B1(x)-0.118×B2(x)+0.12×B3(x)+0.078×B4(x)；
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的混凝土外观性能预测与优化方法，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混凝土外观性能预测与优化方法，其特征在于，所述步骤s1中的混凝土综合信息数据库包括不同强度等级、不同工作性能、不同应用领域、不同外观性能的混凝土配合比数据；所述步骤s3中的影响因素包括粉煤灰掺量、矿粉掺量、水胶比、胶凝材料总量。
3.如权利要求1所述的基于大数据的混凝土外观性能预测与优化方法，其特征在于，所述步...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘可心，田唯，张国志，文青，王伟光，陈飞翔，夏昊，金浪，明鑫，肖蓟，
申请(专利权)人：中交第二航务工程局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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