【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑工程，具体为一种补偿收缩混凝土配合比设计方法。
技术介绍
1、补偿收缩混凝土是一种特殊的混凝土，通过在混凝土中掺入适量的膨胀剂或用膨胀水泥配制而成，这种膨胀剂依靠自身的化学反应或与水泥的其他成分反应，在混凝土硬化过程中产生一定的限制膨胀，补偿混凝土硬化过程中的收缩(主要是干缩和冷缩)，当混凝土膨胀时，它会带动钢筋一起膨胀，用膨胀能张拉钢筋，从而在混凝土中产生压应力，这种压应力有助于抵抗荷载，使混凝土成为预应力混凝土。
2、如专利公开号为cn110435009b的一种混凝土生产配合比的智能设计方法，建立了混凝土生产配合比数据库和专家系统，以其中历史生产数据中最优的混凝土生产配合比作为基准，基于预测算法和优化算法建立带约束条件的混凝土生产成本优化模型，能够实时、高效的给用户智能的设计混凝土生产配合比，节约生产成本。
3、上述方法虽能通过建立混凝土生产配合比数据库和专家系统，能够实时、高效的给用户智能的设计混凝土生产配合比，节约生产成本，但是上述方法不能将混凝土配合比性能进行预测和评估，很容易造成混凝土强度和耐久性不达标，因此本专利技术提出一种补偿收缩混凝土配合比设计方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，包括：
3、原材料性质数据库模块：用于收集整理
4、性能需求与目标设定模块：用于明确混凝土需要达到的性能指标，从而设定合理的配合比设计目标；
5、配合比设计模块：负责根据原材料性质、工程需求和设计目标，进行混凝土配合比的初步设计个优化；
6、性能预测与评估模块：利用预测工具，对初步设计的混凝土配合比进行性能预测，并评估其是否满足工程需求与目标设定模块的性能指标；
7、优化调整模块：根据性能预测与评估模块的结果，对初步设计的混凝土配合比进行优化调整，以满足工程需求与目标设定模块中设定的性能指标。
8、作为本申请技术方案中一个具体的方案，所述原材料性质数据库模块包括以下步骤：
9、步骤一：数据收集和整理：收集各种原材料的详细性质数据，对收集到的数据进行整理、分类和标准化，确保数据的准确性和可比性，并得到数据库；
10、步骤二：数据储存与管理：将得到的数据库建立成数据库系统，用于储存整理好的原材料性质数据，并提供数据查询、检索和更新功能，确保数据的实时性和可用性；
11、步骤三：数据分析与评估：基于数据库中储存的数据，进行统计分析，趋势预测和性能评估，为混凝土配合比设计提供数据支持，并通过分析原材料之间的相互作用和影响，为优化配合比提供指导；
12、步骤四：数据共享与协作：实现数据库中的数据在不同部门和项目之间共享和协作，提高数据利用效率，并提供数据接口和标准化格式，便于与其他系统和平台进行数据交换和整合。
13、作为本申请技术方案中一个具体的方案，所述性能需求与目标设定模块包括以下步骤：
14、s1：工程需求分析：包括混凝土的使用环境、受力情况和耐久性要求，并明确混凝土需要满足的强度等级，收缩率、抗裂性和耐久性关键性指标；
15、s2：性能目标设定：设定具体的混凝土性能指标，以便后续的配合比设计和试验验证中进行评估和比较；
16、s3：优先级排序与权衡：根据工程的重要性和紧急程度，确定关键性能指标的优先级，并在设计时给予重点考虑；
17、s4：技术可行性与经济分析：对设定的性能目标进行技术可行性和经济性分析，确保所设定的目标在实际生产和施工中可以实现，并符合成本效益原则；
18、s5：记录与沟通：将设定的性能目标详细记录下来，包括目标值、优先级和权衡分析结果，并确保各方对性能目标有共同的理解和认可。
19、作为本申请技术方案中一个具体的方案，所述配合比设计模块包括以下步骤：
20、m1：选择原材料：根据原材料性质数据库模块中的数据库，选择满足性能需求和目标设定要求的原材料：
21、m2：初步配合比设定：设定初步的水灰比、用水量和砂率，并参照经验公式和规范推荐，计算初步配合比的各组分比例；
22、m3：性能预测与评估：利用性能预测模型，对初步配合比进行性能预测，评估预测结果是否满足性能需求与目标设定模块中设定的性能指标；
23、m4：配合比优化：通过改变水灰比、用水量和砂率参数，或者调整添加剂的掺量来优化配合比，使用优化算法辅助进行配合比优化；
24、m5：制定最终配合比：经过多层迭代和优化后，确定满足性能需求和目标设定要求的最终配合比，将最终配合比详细记录下来，包括各组分的比例、用水量和添加剂掺量信息。
25、作为本申请技术方案中一个具体的方案，所述性能预测与评估模块包括以下步骤：
26、n1：建立预测模型：根据已有的试验数据，基于物理原理的解析模型，并选择合适的预测模型：
27、n2：数据准备：收集与混凝土性能相关的各种数据，并对数据进行预处理，以提高预测模型的准确性和泛化能力；
28、n3：模型训练与验证：使用一部分数据作为训练集，对预测模型进行训练，使其能够学习到混凝土性能与配合比参数之间的映射关系；
29、使用另一部分数据作为验证集，对模型的预测性能进行评估，并得到计算预测值与实验值之间的误差和相关系数指标；
30、n4：性能预测：将初步设定的混凝土配合比参数输入到训练好的预测模型中，得到混凝土性能预测值：
31、n5：性能评估：将预测得到的混凝土性能与工程需求与目标设定模块中设定的性能指标进行比较，评估初步设计的配合比是否满足要求；
32、n6：反馈和优化：将性能预测与评估的结果反馈给配合比设计模块，并指导其进行进一步的优化调整，通过不断迭代和优化，最终得到满足工程蹴球的混凝土配合比。
33、作为本申请技术方案中一个具体的方案，所述优化调整模块包括以下步骤：
34、b1：分析预测结果：将性能预测与评估模块提供的预测结构，进行详细分析，并确定哪些性能指标为达到设定要求，以及预测值与目标值之间的差距；
35、b2：确定优化变量：根据预测结果和分析，确定需要优化的配合比参数；
36、b3：选择优化算法：根据问题的复杂性和优化变量的特点，选择合适的优化算法：
37、b4：设定优化约束：根据工程需求和实际条件，设定优化过程中的约束条件，包括混凝土的成本、施工性和耐久性的要求；
38、b5：进行优化计算：将优化变量、优化算法和约束条件输入到优化计算工具中，进行优化计算，优化计算的目标是找到一组配合比参数，使得混凝土的性能指标在满足约束条本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述原材料性质数据库模块包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述性能需求与目标设定模块包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述配合比设计模块包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述性能预测与评估模块包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述优化调整模块包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述原材料数据需要按照特定的分类标准进行组织，并进行数据标准化，以确保不同来源和单位的数据能够相互比较。
8.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述利用统计方法和数据分析工具，对数据库中的原材料性质进行深入分析，提
9.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述将数据库中的数据进行收集和分析，形成数据字典和数据流图，并通过归纳和抽象，形成一个与计算机无关的、独立与具体DBMS的概念模型，并将概念模型转换为某个DBMS所支持的数据模型，并对其进行优化。
...【技术特征摘要】
1.一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述原材料性质数据库模块包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述性能需求与目标设定模块包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述配合比设计模块包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述性能预测与评估模块包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种补偿收缩混凝土配合比设计方法，其特征在于：所述优化调整模块包括以下步骤：
7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：李浩，张学庭，马佳琪，廖波，马颐伟，徐清章，张生，刘章强，
申请(专利权)人：宁夏交通建设股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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