[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的水泥乳化瀝青混合料收縮行為預(yù)測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011015497.6
• 申請(qǐng)日: 2020-09-24
• 公開（公告）號(hào): CN112185486A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王振軍;沙愛民;羅陽(yáng)明;郭豪彥;童崢;陳華梁;劉佳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 長(zhǎng)安大學(xué)
• 主分類號(hào): G16C60/00
• 分類號(hào): G16C60/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 西安睿通知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

本發(fā)明屬于土木工程技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的水泥乳化瀝青混合料收縮行為預(yù)測(cè)方法，確定圖像生成設(shè)計(jì)參數(shù)及收縮性能設(shè)計(jì)參數(shù)；將已設(shè)計(jì)完成的水泥乳化瀝青混合料數(shù)據(jù)包作為待訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并構(gòu)建圖像生成訓(xùn)練樣本集；構(gòu)建生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并訓(xùn)練；構(gòu)建收縮性能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練；給定待預(yù)測(cè)混合料的設(shè)計(jì)參數(shù)，采用訓(xùn)練完成的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和收縮性能預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)目標(biāo)混合料的收縮率。本發(fā)明能夠通過設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)最終設(shè)計(jì)出來的產(chǎn)品的收縮性能進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，有利于快速優(yōu)化水泥乳化瀝青混合料的設(shè)計(jì)配比，對(duì)于改善混合料的收縮性能具有積極的意義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于土木工程材料技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的水泥乳化瀝青混合料收縮行為預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

水泥乳化瀝青混合料是一種由水泥和乳化瀝青兩種結(jié)合料，粗細(xì)集料以及內(nèi)部空隙混合而成的非勻質(zhì)體系；混合料內(nèi)部呈游離狀態(tài)并占據(jù)混合料分散體系大量空隙的水分蒸發(fā)后，將在混合料內(nèi)部產(chǎn)生空隙，導(dǎo)致其體積穩(wěn)定性差、耐久性受明顯環(huán)境影響，具體表現(xiàn)在混合料整體均勻性差、空隙率大和收縮開裂現(xiàn)象嚴(yán)重。

準(zhǔn)確檢測(cè)或預(yù)測(cè)水泥乳化瀝青混合料的收縮率對(duì)于該類材料的使用至關(guān)重要。目前針對(duì)瀝青混合料收縮性能的檢測(cè)手段主要包括波紋管測(cè)試、薄膜法和毛細(xì)管法等測(cè)試方法。然而這些測(cè)試法操作繁瑣，技術(shù)要求高，而且試驗(yàn)周期長(zhǎng)，尤其是檢測(cè)準(zhǔn)確度較低；而這種低精度檢測(cè)結(jié)果會(huì)帶來材料設(shè)計(jì)參數(shù)的錯(cuò)誤指導(dǎo)，進(jìn)而嚴(yán)重影響設(shè)計(jì)材料的使用性能。

傳統(tǒng)的微觀檢測(cè)手段僅通過人工將混合料局部微觀特征與宏觀性能進(jìn)行了弱關(guān)聯(lián)和片面的主觀定性分析。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型；目前已經(jīng)開發(fā)出多個(gè)模型并應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，比如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可用于對(duì)圖像深度特征進(jìn)行提取并分析。因此，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，表征水泥乳化瀝青混合料微觀結(jié)構(gòu)特征的圖像，對(duì)于準(zhǔn)確分析和掌握水泥乳化瀝青混合料的收縮行為，量化表征混凝土的收縮行為非常重要。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有設(shè)計(jì)方法的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于深度學(xué)習(xí)的水泥乳化瀝青混合料(CEAC)收縮行為預(yù)測(cè)方法。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于水泥乳化瀝青混合料的收縮行為預(yù)測(cè)，將水泥乳化瀝青混合料的微觀特征因素引入其收縮性能評(píng)估，大大提高了水泥乳化瀝青混合料收縮行為的預(yù)測(cè)效率和準(zhǔn)確率，有利于快速優(yōu)化水泥乳化瀝青混合料的配比并改善其收縮性能。

基于深度學(xué)習(xí)的水泥乳化瀝青混合料收縮行為預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟1，確定與水泥乳化瀝青混合料的微觀圖像、XRD圖譜對(duì)應(yīng)的圖像生成設(shè)計(jì)參數(shù)x₁及收縮性能設(shè)計(jì)參數(shù)x₂；將n組已設(shè)計(jì)完成的水泥乳化瀝青混合料數(shù)據(jù)作為待訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將每組已設(shè)計(jì)完成的水泥乳化瀝青混合料數(shù)據(jù)劃分為圖像生成數(shù)據(jù)和收縮性能數(shù)據(jù)；構(gòu)建圖像生成訓(xùn)練樣本集；

其中，n＞200；所述圖像生成設(shè)計(jì)參數(shù)x₁包含CEAC配合比、水泥主要成分含量、水泥密度、凝結(jié)時(shí)間、乳化瀝青蒸發(fā)殘留物含量、集料主要成分含量和養(yǎng)護(hù)時(shí)間；每組圖像生成數(shù)據(jù)包含一組已設(shè)計(jì)完成的水泥乳化瀝青混合料的圖像生成設(shè)計(jì)參數(shù)或一幅真實(shí)微觀掃描圖像、一幅真實(shí)XRD圖譜；一組圖像生成數(shù)據(jù)為一組圖像生成訓(xùn)練樣本；所述收縮性能設(shè)計(jì)參數(shù)x₂包含水泥3天抗壓強(qiáng)度、水泥28天抗壓強(qiáng)度、水泥主要成分含量、水泥凝結(jié)時(shí)間、瀝青的針入度、瀝青軟化點(diǎn)、瀝青延度、集料級(jí)配、表觀相對(duì)密度、壓碎值和磨耗值；每組收縮性能數(shù)據(jù)包含一組已設(shè)計(jì)完成的水泥乳化瀝青混合料的收縮性能設(shè)計(jì)參數(shù)和收縮率；圖像生成訓(xùn)練樣本集中的數(shù)據(jù)包含n組已設(shè)計(jì)完成的水泥乳化瀝青混合料的圖像生成設(shè)計(jì)參數(shù)x₁和通過高斯隨機(jī)噪聲z擴(kuò)充得到的n組參數(shù)x₁′，高斯隨機(jī)噪聲服從N(0，1)分布，a為x₁的維度；

步驟2，根據(jù)圖像生成訓(xùn)練樣本集，對(duì)應(yīng)構(gòu)建生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型；采用圖像生成訓(xùn)練樣本集對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型；