[發(fā)明專利]一種鋼橋面板腐蝕預測模型及構建方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911081350.4 | 申請日： | 2019-11-07 |
| 公開（公告）號： | CN110889155A | 公開（公告）日： | 2020-03-17 |
| 發(fā)明（設計）人： | 樊振通;陳謙;傅豪;曹陽森;劉魯清;余功新;李冬怡;張丹;曹紅運 | 申請（專利權）人： | 長安大學 |
| 主分類號： | G06F30/13 | 分類號： | G06F30/13;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 西安恒泰知識產權代理事務所 61216 | 代理人： | 王孝明 |
| 地址： | 710064 陜西省*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 橋面 腐蝕 預測 模型 構建 方法 | ||
1.一種鋼橋面板腐蝕預測模型的構建方法，其特征在于，該構建方法以溫度、濕度、通電次數和通電時間作為鋼橋面板腐蝕影響因素，采用遺傳算法優(yōu)化極限學習機神經網絡，獲得優(yōu)化神經網絡，對優(yōu)化神經網絡進行訓練，獲得鋼橋面板腐蝕預測模型。
2.如權利要求1所述的鋼橋面板腐蝕預測模型的構建方法，其特征在于，該構建方法按照以下步驟進行：
步驟一，采集鋼橋面板腐蝕數據：
選擇不同類型澆注式導電瀝青混合料試件內的鋼筋作為數據采集點，在選取腐蝕數據采集點后，將組合結構放入環(huán)境控制箱中，設置溫度、濕度、通電次數和通電時間，在環(huán)境控制箱中保持96h后，測試計算得到鋼筋腐蝕電流密度；
步驟二，建立鋼橋面板腐蝕數據庫：
將步驟一中得到的鋼筋腐蝕電流密度數據存入鋼橋面板腐蝕數據庫中，在鋼橋面板腐蝕數據庫中，采集到的鋼筋腐蝕電流密度數據即為鋼橋面板腐蝕樣本數據；
步驟三，確定鋼橋面板腐蝕影響因素：
設定鋼橋面板腐蝕影響因素為：溫度、濕度、通電次數和通電時間；
步驟四，鋼橋面板腐蝕樣本數據預處理：
對步驟二獲得的鋼橋面板腐蝕樣本數據由噪聲信號引起的樣本數據的波動及毛刺，進行平滑去噪聲處理；
步驟五，鋼橋面板腐蝕樣本數據標準化處理：
為降低預測誤測，使用matlab中的mapminmax函數對鋼橋面板腐蝕樣本數據進行標準化處理，使處理后的數據分布在[0,1]的范圍內，其標準化公式為：其中，Xi為標準化數據，X為樣本數據，Xmax為樣本數據最大值，Xmin為樣本數據最小值；
步驟六，采用遺傳算法優(yōu)化極限學習機神經網絡，獲得優(yōu)化神經網絡；
步驟七，鋼橋面板腐蝕預估模型訓練：
將步驟三中的鋼橋面板腐蝕影響因素作為步驟六獲得的優(yōu)化神經網絡的輸入參數，輸入參數的個數作為輸入層神經元個數，將鋼筋腐蝕電流密度作為步驟六獲得的優(yōu)化神經網絡的輸出參數，對優(yōu)化神經網絡進行訓練，獲得鋼橋面板腐蝕預估模型。
3.如權利要求2所述的鋼橋面板腐蝕預測模型的構建方法，其特征在于，步驟一中，，環(huán)境控制箱中溫度的設置范圍為-15℃～-5℃，濕度的設置范圍為40％～80％，通電次數的設置范圍為1～4，通電時間的設置范圍為0.5h～1.5h。
4.如權利要求2所述的鋼橋面板腐蝕預測模型的構建方法，其特征在于，步驟七中，每500組輸入參數試驗數據中400組數據用來訓練，100組數據用來測試。
5.一種鋼橋面板腐蝕預測模型，其特征在于，該模型通過如權利要求1至4任一權利要求所述的鋼橋面板腐蝕預測模型的構建方法獲得。
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