摘要:通過對商品混凝土進行人工智能技術預測強度的研究，將生產(chǎn)系統(tǒng)得到的真實數(shù)據(jù)和同樣配合比條件下由人工智能技術預測得到的數(shù)據(jù)相比較，解決了檢測生產(chǎn)系統(tǒng)是否處于正常工作狀態(tài)的問題。
關鍵詞:礦渣混凝土，質量控制，人工智能技術
中圖分類號:TU712.3 文獻標識碼:A
引言
高性能混凝土的研究和應用已成為當前國際上的熱點，尤其是以工業(yè)廢渣為主要摻合料的商品混凝土的研究與應用。目前的商品混凝土多以摻加礦粉為主，有的還摻加硅粉，混凝土成分復雜，混凝土配合比設計更為復雜。許多人的研究得出:人工智能技術是處理礦渣混凝土配合比設計的一個行之有效的方法和手段。
通過對商品混凝土公司的商品混凝土進行研究，在一定性能要求的前提下，進行混凝土的配合比設計。通過實際實驗得到混凝土的實際強度，采用以正交試驗作為學習樣本模擬真實系統(tǒng)的方法，來模擬完全實驗;同時，以部分試驗數(shù)據(jù)為研究對象，應用人工智能技術來模擬真實系統(tǒng)，得到各種配合比下的預測強度，可以得到實際強度與預測強度相符的結果。在生產(chǎn)中將由生產(chǎn)系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)和同樣的配合比條件下由人工智能技術得到的數(shù)據(jù)進行比較，可以檢測生產(chǎn)系統(tǒng)是否處于正常工作狀態(tài)。
1 試驗研究
1.1 試驗方案
在試驗設計中，采用四因素(水泥(水灰比)、粉煤灰、硅粉、高效減水劑)，每個因素三個水平的完全試驗，共計81種配合比。選擇利用四因素三水平的正交試驗設計方案的9個試驗?；驹囼灁?shù)據(jù)如表1所示，正交試驗設計方案如表2所示。
1.2 材料與試驗方法
水泥采用的是山水水泥廠生產(chǎn)的32.5R普通硅酸鹽水泥，石子采用平陰粒徑為5m －31.5mm 的碎石，優(yōu)質東平中砂，魯能電廠工級粉煤灰，濟南魯新建材595級礦粉，聊城巖發(fā)建材外加劑(JGBI)，飲用水。為了適合工程實際情況，采用模擬施工工藝的基本施工方法，經(jīng)過振搗、成型、養(yǎng)護，采用標準試驗方法實測7d和28d抗壓強度。
1.3 試驗的原始數(shù)據(jù)結果
試驗的結果如表3所示。抗壓強度的計算按規(guī)范規(guī)定的方法取值。由試驗數(shù)據(jù)和破壞后的情況看，試驗結果是有效的。
2 利用正交試驗進行強度預測
正交試驗結果回歸的線性方程模型為:
其中 ，
(i =0，1，2，3，4)為回歸系數(shù);￡為試驗誤差;y為28d抗壓強度;xl為水泥用量;腳為粉煤灰用量;x3為礦粉用量;x;為外加劑用量。用回歸方程對大量數(shù)據(jù)28d強度進行了預測，預測結果見表4(81組組合方式)。
本研究采用的正交試驗樣本、預測結果和實際抗壓強度試驗值很接近，從工程經(jīng)驗中可以知道，這樣的精度完全滿足工程的實際需要。
3 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立
選取四因素三水平的正交試驗樣本為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習樣本，輸人為粉煤灰、礦粉、減水劑、水灰比，輸出為7d，28d抗壓強度值。采用BP 網(wǎng)絡算法，經(jīng)過計算，得到神經(jīng)網(wǎng)絡結構見圖1。學習速率為0.9，沖量系數(shù)為0.7，學習2000次，系統(tǒng)精度為0.000041。
按試驗數(shù)據(jù)模擬得到的人工神經(jīng)元模擬的生產(chǎn)系統(tǒng):9個;4個輸人節(jié)點，輸人數(shù)據(jù)分別為水灰比、粉煤灰、外加劑、礦粉;2個輸出節(jié)點，輸出數(shù)據(jù)分別為7d強度和28d強度的試驗數(shù)據(jù);1個隱層，有7個節(jié)點;運行2000次，系統(tǒng)誤差為:0.00041;a=0.89渭=0.85，試驗樣本模擬結果如表5所示。
4 研究結果
1)用正交試驗樣本作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習樣本，經(jīng)過學習計算并與實際試驗結果比較，較好地模擬給定系統(tǒng)，證明了這個方法完全可以用來進行混凝土配合比的設計，可以迅速得到同一生產(chǎn)系統(tǒng)下給定配合比下混凝土的強度。2)基于設計資料和經(jīng)驗配合比數(shù)據(jù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模擬系統(tǒng)的確立，完全可以用于檢測系統(tǒng)是否處于正常工作狀態(tài)之下。
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