[發明專利]一種基于神經網絡的混凝土強度預測方法

有效

• 申請號: 201610937869.8
• 申請日: 2016-10-25
• 公開（公告）號: CN106568647B
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發明（設計）人: 付軍;左雪娜
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G01N3/08
• 分類號: G01N3/08;G01N3/52
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 唐萬榮

本發明公開了一種基于神經網絡的混凝土強度預測方法。該方法結合了標準試驗的抗壓試驗、回彈法和取芯法的優點，利用映射訓練樣本(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，…，(x_k,y_k)，…，實現從n維歐氏空間的一個子集A到m維歐氏空間子集f(x)的映射，即A∈Rⁿ→R^m，從而獲得混凝土強度預測模型f(x)，對于任意給定的新的混凝土標準試驗強度值和回彈強度值x_新，帶入混凝土強度預測模型f(x)中，可以得到對應的強度預測值y預測值＝f(x_新)。本發明精度高，不受環境的影響，減少工作量，降低成本，在各種混凝土強度測試工程中有廣泛的使用前景。

技術領域

本發明涉及一種混凝土強度的預測方法，具體是一種基于神經網絡的混凝土強度預測方法。

背景技術

目前，常用的混凝土檢測方法有標準試件的抗壓試驗法、回彈法、取芯法和綜合試驗方法等，其中取芯法所測混凝土強度值最接近試驗真實值，但這是建立在損傷或微損傷基礎上的。標準試件的抗壓試驗方法可加工任何配比的混凝土，加工環境可以人為控制，試驗強度容易測量和計算；回彈法操作簡單，成本較低，使用方便且便于攜帶；取芯法試驗所測混凝土強度值最接近真實值，但會對建筑構建造成一定程度的損傷，而且對于道路橋梁的重要交通地段和建筑結構主要承力部分不便取芯，其次取芯法所用設備笨重，不易運輸，需較多人力物力，試驗成本高。因此有必要提出一種預測取芯法強度的方法。

而神經網絡算法具有較好的自適應性和魯棒性，且測試精度可根據需要提高，一般情況下精度都可達到要求，是解決非線性問題的首選方法。

發明內容

本發明的目的在于提供一種混凝土強度的預測方法，即通過引入人工神經網絡系統，對標準試件的抗壓試驗法和回彈法的混凝土強度值進行分析來預測取芯法的混凝土強度值。該方法真正意義上實現了無損檢測技術，而且可以避免經驗公式的使用，將誤差降到最小化，使結果更合理。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種基于神經網絡的混凝土強度預測方法，包括如下內容：

首先用常規的抗壓試驗方法、回彈法和取芯法，測定混凝土的強度值，并將抗壓試驗方法測定的強度值作為神經網絡的一個輸入值，將回彈法測定的強度值作為神經網絡的另一個輸入值，以取芯法測定的強度值作為神經網絡的輸出值y；通過測定的多組強度值數據對神經網絡進行訓練，利用映射訓練樣本(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，…，(x_k,y_k)，…(式中x₁表示第1組控制樣本，即第1組抗壓試驗測得的強度值和回彈法測得的強度值；x_k表示第k組控制樣本，y_k表示第k組樣本的結果樣本，即通過神經網絡訓練想要得到的參數。)，實現從n維歐氏空間的一個子集A到m維歐氏空間子集f(x)的映射，即A∈Rⁿ→R^m(n在本專利中就是神經網絡里的輸入個數，m是神經網絡的輸出個數。A和f(*)都是集合。歐式空間一般指歐幾里得空間。)。