System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种自流平砂浆耐磨性测试方法技术_技高网

一种自流平砂浆耐磨性测试方法技术

技术编号:41287876 阅读:4 留言:0更新日期:2024-05-11 09:36
本发明专利技术涉及数据处理技术领域,具体涉及一种自流平砂浆耐磨性测试方法,包括:使用传感器实时测量自流平砂浆表面与摩擦体之间的摩擦力,得到时序数据序列,并划分为平稳和波动数据序列段,得到平稳数据序列段的死区范围,选取目标波动数据序列段,根据其整体趋势性和局部趋势性以及数据数量,得到异常性,再结合目标波动数据序列段与其之外的所有波动数据序列段的异常权值、摩擦力和磨损时长的差异程度,得到目标波动数据序列段的死区阈值,由此使用死区压缩算法,得到压缩后的时序数据序列,并输入到磨损试验机配备的数据分析软件中,得到自流平砂浆的耐磨性。本发明专利技术通过自适应死区范围,在保护重要数据的同时,提高压缩效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理,具体涉及一种自流平砂浆耐磨性测试方法


技术介绍

1、自流平砂浆是一种特殊的水泥基砂浆,具有较低的黏度和流动性,能够在施工过程中自动流平并形成平整的表面。它在建筑和装修领域中具有广泛的应用,通过检测自流平砂浆的耐磨性,可以评估其使用寿命、磨损情况、选择适当涂层和进行施工质量控制。

2、当前多使用磨损试验机测试自流平砂浆的耐磨性,由于测试可能需要几小时或数天,故测试过程中会产生大量的时序数据,会占用较大的存储空间、影响数据传输效率。且由于自流平砂浆质地坚硬、表面光滑,磨损过程中会存在较长时间内产生的数据波动较小,因此通常使用死区压缩算法对采集的时序数据进行高效的压缩处理,减少数据的存储空间需求、节省存储资源和提高数据传输的效率以及方便后续的数据分析。

3、死区压缩算法是一种常见的数据压缩方法,它在编码数据时利用了数据的相关性和冗余度,其具有较高的压缩率,可以较好的保持数据精度,并且解压过程比较快速。

4、现有的问题:死区压缩算法使用固定的死区范围,无法适应数据的动态变化,而自流平砂浆耐磨性测试过程中,在自流平砂浆表面不同损伤状态下,采集的时序数据中会存在部分差异较大、且无规律的数据波动,易导致压缩后重要数据损失较多,影响后续耐磨性分析的准确性。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种自流平砂浆耐磨性测试方法,以解决现有的问题。

2、本专利技术的一种自流平砂浆耐磨性测试方法采用如下技术方案:

3、本专利技术一个实施例提供了一种自流平砂浆耐磨性测试方法,该方法包括以下步骤:

4、使用传感器实时测量自流平砂浆表面与摩擦体之间的摩擦力,得到时序数据序列;依次计算时序数据序列中相邻两个数据的差值的绝对值,得到差异序列;将差异序列划分为若干个聚类簇,根据所有聚类簇内的数据的均值,将差异序列划分为若干个波动序列段和平稳序列段;

5、根据差异序列划分的波动序列段和平稳序列段对应在时序数据序列中的数据,将时序数据序列划分为若干个平稳数据序列段和波动数据序列段,并得到平稳数据序列段对应的死区范围;

6、将时序数据序列中任意一个波动数据序列段,记为目标波动数据序列段;根据目标波动数据序列段的整体趋势性和局部趋势性以及目标波动数据序列段中的数据数量,得到目标波动数据序列段的异常性;

7、根据时序数据序列中所有波动数据序列段内的数据均值和数据数量,分别得到摩擦力的差异程度和磨损时长的差异程度;根据目标波动数据序列段与其之外的所有波动数据序列段的异常权值、所有波动数据序列段的异常性、摩擦力的差异程度和磨损时长的差异程度,得到目标波动数据序列段对应的死区阈值;

8、根据时序数据序列中所有的平稳数据序列段和所有的波动数据序列段对应的死区范围,使用死区压缩算法,得到压缩后的时序数据序列;将压缩后的时序数据序列输入到磨损试验机配备的数据分析软件中,得到自流平砂浆的耐磨性。

9、进一步地,所述将差异序列划分为若干个聚类簇,根据所有聚类簇内的数据的均值,将差异序列划分为若干个波动序列段和平稳序列段,包括的具体步骤如下:

10、使用dbscan密度聚类算法,对差异序列中的数据进行聚类操作,将差异序列划分为若干个聚类簇;

11、依次计算差异序列划分的每个聚类簇内的数据均值,得到聚类簇集合;

12、使用大津算法得到聚类簇集合中数据的分割阈值,将聚类簇集合中小于分割阈值的数据对应的聚类簇,记为平稳聚类簇;将聚类簇集合中大于等于分割阈值的数据对应的聚类簇,记为波动聚类簇;

13、将差异序列中连续相邻的平稳聚类簇构成的差异序列段,记为平稳序列段;将差异序列中连续相邻的波动聚类簇构成的差异序列段,记为波动序列段。

14、进一步地,所述根据差异序列划分的波动序列段和平稳序列段对应在时序数据序列中的数据,将时序数据序列划分为若干个平稳数据序列段和波动数据序列段,并得到平稳数据序列段对应的死区范围,包括的具体步骤如下:

15、将差异序列中每个平稳序列段和波动序列段中最后一个数据对应在时序数据序列中的两个数据中的后一个数据,记为时序数据序列中分割点;

16、根据时序数据序列中所有的分割点,将时序数据序列分割成若干个数据序列段;其中,序数据序列中的每个数据序列段对应差异序列中的一个平稳序列段或者波动序列段;

17、将差异序列中的平稳序列段对应的时序数据序列中的数据序列段,记为时序数据序列中的平稳数据序列段;

18、将差异序列中的波动序列段对应的时序数据序列中的数据序列段,记为时序数据序列中的波动数据序列段;

19、将时序数据序列中所有的平稳数据序列段对应的死区阈值设置为预设的最大死区阈值,根据所有的平稳数据序列段对应的死区阈值的负数和正数,构成所有的平稳数据序列段对应的死区范围。

20、进一步地,所述根据目标波动数据序列段的整体趋势性和局部趋势性以及目标波动数据序列段中的数据数量,得到目标波动数据序列段的异常性,包括的具体步骤如下:

21、若目标波动数据序列段中的数据数量小于预设的数量阈值时,将目标波动数据序列段对应的死区阈值设置为预设的最大死区阈值;根据目标波动数据序列段对应的死区阈值的负数和正数,构成目标波动数据序列段对应的死区范围;

22、若目标波动数据序列段中的数据数量大于等于数量阈值时,使用二阶导数法,得到目标波动数据序列段中的局部极值点;

23、根据目标波动数据序列段中的数据值和局部极值点数量,得到目标波动数据序列段的整体趋势性;

24、将目标波动数据序列段的整体趋势性和目标波动数据序列段的局部趋势性的乘积的归一化值,记为目标波动数据序列段的异常校正系数;

25、根据目标波动数据序列段的异常校正系数和目标波动数据序列段中的数据数量,得到目标波动数据序列段的异常性。

26、进一步地,所述根据目标波动数据序列段中的数据值和局部极值点数量,得到目标波动数据序列段的整体趋势性,包括的具体步骤如下:

27、根据目标波动数据序列段中的最大数据值和最小数据值、目标波动数据序列段中的局部极值点数量,得到目标波动数据序列段中的数据波动性;

28、根据目标波动数据序列段中前后两半部分数据的差异、目标波动数据序列段中的数据波动性,得到目标波动数据序列段的整体趋势性。

29、进一步地,所述根据目标波动数据序列段中前后两半部分数据的差异、目标波动数据序列段中的数据波动性,得到目标波动数据序列段的整体趋势性对应的具体计算公式为:

30、

31、其中f为目标波动数据序列段的整体趋势性,s为目标波动数据序列段中的数据数量,和为目标波动数据序列段中的最大数据值和最小数据值,和为时序数据序列中的最大数据值和最小数据值,h为目标波动数据序列段中的局部极值点数量,为目标波动数据序列段中第i个数据值,为的向上本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述将差异序列划分为若干个聚类簇,根据所有聚类簇内的数据的均值,将差异序列划分为若干个波动序列段和平稳序列段,包括的具体步骤如下:

3.根据权利要求1所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据差异序列划分的波动序列段和平稳序列段对应在时序数据序列中的数据,将时序数据序列划分为若干个平稳数据序列段和波动数据序列段,并得到平稳数据序列段对应的死区范围,包括的具体步骤如下:

4.根据权利要求1所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据目标波动数据序列段的整体趋势性和局部趋势性以及目标波动数据序列段中的数据数量,得到目标波动数据序列段的异常性,包括的具体步骤如下:

5.根据权利要求4所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据目标波动数据序列段中的数据值和局部极值点数量,得到目标波动数据序列段的整体趋势性,包括的具体步骤如下:

6.根据权利要求5所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据目标波动数据序列段中前后两半部分数据的差异、目标波动数据序列段中的数据波动性,得到目标波动数据序列段的整体趋势性对应的具体计算公式为:

7.根据权利要求4所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据目标波动数据序列段的异常校正系数和目标波动数据序列段中的数据数量,得到目标波动数据序列段的异常性对应的具体计算公式为:

8.根据权利要求1所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据时序数据序列中所有波动数据序列段内的数据均值和数据数量,分别得到摩擦力的差异程度和磨损时长的差异程度,包括的具体步骤如下:

9.根据权利要求1所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据目标波动数据序列段与其之外的所有波动数据序列段的异常权值、所有波动数据序列段的异常性、摩擦力的差异程度和磨损时长的差异程度,得到目标波动数据序列段对应的死区阈值,包括的具体步骤如下:

10.根据权利要求9所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据目标波动数据序列段对应的死区阈值调整系数、预设的最小死区阈值和最大死区阈值,得到目标波动数据序列段对应的死区阈值对应的具体计算公式为:

...

【技术特征摘要】

1.一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述将差异序列划分为若干个聚类簇,根据所有聚类簇内的数据的均值,将差异序列划分为若干个波动序列段和平稳序列段,包括的具体步骤如下:

3.根据权利要求1所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据差异序列划分的波动序列段和平稳序列段对应在时序数据序列中的数据,将时序数据序列划分为若干个平稳数据序列段和波动数据序列段,并得到平稳数据序列段对应的死区范围,包括的具体步骤如下:

4.根据权利要求1所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据目标波动数据序列段的整体趋势性和局部趋势性以及目标波动数据序列段中的数据数量,得到目标波动数据序列段的异常性,包括的具体步骤如下:

5.根据权利要求4所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据目标波动数据序列段中的数据值和局部极值点数量,得到目标波动数据序列段的整体趋势性,包括的具体步骤如下:

6.根据权利要求5所述一种自流平砂浆耐磨性测试方法,其特征在于,所述根据目标...

【专利技术属性】
技术研发人员:戴方均
申请(专利权)人:广东正臻建材科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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