一种淤泥固化土的强度预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及建筑材料领域，尤其是一种淤泥固化土的强度预测方法及系统，该方法包括：定义多个影响淤泥固化土强度的影响因素；整合所述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系；通过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数；确定所述强度参数的支持度和置信度；利用所述强度参数结合所述支持度和所述置信度，构建淤泥固化土的强度预测模型从而获得初始预测结果；构建适应度函数优化所述初始预测结果，获得目标预测结果。本发明专利技术提供的方法取代了实际工程上的部分试验内容，可以通过模拟的方法来预测固化淤泥的无侧限抗压强度，不仅可以减少人力、物力、财力和时间的消耗，并且对于提高施工质量和节省原材料具有理论价值和工程实践意义。义。义。

【技术实现步骤摘要】
一种淤泥固化土的强度预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及建筑材料领域，尤其是一种淤泥固化土的强度预测方法及系统。

技术介绍

[0002]土木工程、港口航道工程、围海造地工程等实际施工建筑过程中，对于不同批次固化疏浚淤泥的试样，淤泥的含水率、颗粒级配及水泥掺量存在显著差异，导致处理得到的固化淤泥强度差异比较大。目前，工程中所应用的质量控制方法主要有两种：一是通过Flow Value Test实验在流塑态情况下对淤泥混合料进行测定；二是通过UCT(unconfined compressionstrength，无侧限抗压强度度试验)测定固化淤泥无侧限抗压强度，即本文所述的固化淤泥强度。在实际工程中，无侧限抗压强度是衡量固化淤泥性能的重要指标，但需要在淤泥试件进行标准养护后再做试验获取结果。这样虽然可以得到可靠的结果，但是受条件的限制，且需要投入大量的人力、物力和财力。因此找到一种计算机的数值模拟的方法取代部分试验内容，可以通过模拟的方法来预测固化淤泥的无侧限抗压强度，可以减少人力、物力、财力和时间的消耗，且对于提高施工质量和节省原材料具有理论价值和工程实践意义。基于数值模拟技术的数字化设计方法已经在众多领域应用，但传统的数值模拟技术精确性和适用性都有一定的限制，因此需要一种新型的数值模拟方法来预测固化淤泥的强度。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中存在的问题，第一方面，本专利技术提供了一种淤泥固化土的强度预测方法，包括如下步骤：定义多个影响淤泥固化土强度的影响因素；整合所述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系；通过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数；确定所述强度参数的支持度和置信度；利用所述强度参数结合所述支持度和所述置信度，构建淤泥固化土的强度预测模型从而获得初始预测结果；构建适应度函数优化所述初始预测结果，获得目标预测结果。本专利技术提供的方法作为一种计算机的数值模拟的方法取代了实际工程上的部分试验内容，使得可以通过模拟的方法来预测固化淤泥的无侧限抗压强度，不仅可以减少人力、物力、财力和时间的消耗，并且对于提高施工质量和节省原材料具有理论价值和工程实践意义。
[0004]可选地，所述定义多个影响淤泥固化土强度的影响因素，包括如下步骤：采集信息，所述信息包括文献资料和实际工程案例；从所述信息中筛选数据，所述数据表征影响因素影响所述淤泥固化土强度的特性；根据所述数据确定多个所述影响因素。
[0005]可选地，所述整合所述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系，包括如下步骤：依照所述数据，将所述影响因素划分为正性影响因素和负性影响因素；
[0006]分别利用所述正性影响因素和负性影响因素生成正性影响因素集Q
′
和负性影响因素集Q
″
；
[0007]合并所述正性影响因素集Q
′
和负性影响因素集Q
″
获得影响因素集I，所述影响因
素集I满足如下表达式：
[0008]I＝{i
′1,i
′2,
…
i
′
n
,i
″
n+1
,i
″
n+2
,
…
,i
″
n+m
}，
[0009]其中，I表示影响淤泥固化土强度因素的集合，i
′
∈Q
′
，n表示所述影响因素集I中正性影响因素的数量，i
″
∈Q
″
，m表示所述影响因素集I中负性影响因素的数量；
[0010]利用所述影响因素集构建淤泥固化土强度的影响因素评价体系E，所述影响因素评价体系E满足如下表达式：
[0011][0012]其中，k＝1,2,
…
,n+m，e
k
表示淤泥固化土第k个影响因素对应评价指标，j(e
k
)表示第k个影响因素映射到所述影响因素评价体系中的数值，n+m表示影响因素评价体系E中评价指标的总数量。
[0013]通过将影响因素划分成为正性影响因素和负性影响因素便于后续生成评价体系，即每个影响因素对于固化淤泥无侧限抗压强度的影响特性；并通过影响因素的特性构建而成的评价体系，使得从多方面收集而来的数据统一化，不仅便于及时填补数据空白或残缺，也便于后续分析。
[0014]可选地，所述通过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数，包括如下步骤：结合所述评价指标，将对应的所述影响因素作为样本构建随机森林；
[0015]通过所述随机森林中的决策子树进行分枝操作获得备用分枝；
[0016]利用所述备用分枝获得最优分枝，所述最优分枝满足如下表达式：
[0017][0018]其中，U
i
＝(e(i)+k(i))C(i)2，i表示影响淤泥固化土强度的一影响因素，M
i
表示由通过备用分枝筛选出的最优分枝，k(i)表示影响因素i对淤泥固化土强度的重要性，e(i)表示根据影响因素评价体系E获取的所述影响因素i对影响淤泥固化土强度的相关性，f(e(i))表示所述相关性的权重系数，C(i)＝r(i)
×
s(i)表示由淤泥固化土的影响因素构成的随机森林泛化误差，其中，r(i)表示所述随机森林泛化误差的有限上界，s(i)表示所述随机森林产生过拟合的概率；
[0019]并将所述最优分枝的数量设定为终止条件；
[0020]利用所述终止条件整合所述决策子树，获得不同的所述影响因素的强度参数，所述强度参数满足如下表达式：
[0021][0022]其中，表示淤泥固化土的影响因素i的强度参数，j
h
表示淤泥固化土的影响因素构成的总体样本，f
i
表示所述决策子树针对影响因素i输出的结果，t表示所述决策子树的向量输入，t
s
表示所述决策子树的向量输出。通过改进随机森林算法与本专利技术适应，使得本专利技术具有较好的泛化能力，能够有效避免产生过拟合现象，同时能够针对各项影响因素的特点，获取各项影响因素的影响程度从而得到重要度排序，并且选择并行计算的方式，使得本方法在计算时操作简便，运行速度快，有利于提升强度预测效率。
[0023]可选地，所述强度参数包括淤泥含水率、有机质含量、固化剂用量和养护方式。
[0024]可选地，所述确定所述强度参数的支持度和置信度，包括如下步骤：根据所述影响因素评价体系E，设定所述淤泥固化土的影响因素的支持度阈值X和置信度阈值Y；
[0025]定义置信度为衡量所述影响因素影响所述强度参数的频繁度，所述置信度满足如下表达式：
[0026][0027]其中，B
xy
‑
i
表示影响因素i的置信度，X
i
表示影响因素i的支持度阈值，Y
i
表示影响因素i的置信度阈值；
[0028]定义支持度为衡量所述强度参数影响所述淤泥固化土强度的频繁度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种淤泥固化土的强度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：定义多个影响淤泥固化土强度的影响因素；整合所述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系；通过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数；确定所述强度参数的支持度和置信度；利用所述强度参数结合所述支持度和所述置信度，构建淤泥固化土的强度预测模型从而获得初始预测结果；构建适应度函数优化所述初始预测结果，获得目标预测结果。2.根据权利要求1所述的淤泥固化土的强度预测方法，其特征在于，所述定义多个影响淤泥固化土强度的影响因素，包括如下步骤：采集信息，所述信息包括文献资料和实际工程案例；从所述信息中筛选数据，所述数据表征影响因素影响所述淤泥固化土强度的特性；根据所述数据确定多个所述影响因素。3.根据权利要求2所述的淤泥固化土的强度预测方法，其特征在于，所述整合所述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系，包括如下步骤：依照所述数据，将所述影响因素划分为正性影响因素和负性影响因素；分别利用所述正性影响因素和负性影响因素生成正性影响因素集Q
′
和负性影响因素集Q
″
；合并所述正性影响因素集Q
′
和负性影响因素集Q
″
获得影响因素集I，所述影响因素集I满足如下表达式：I＝{i
′1,i
′2,
…
i
′
n
,i
″
n+1
,i
″
n+2
,
…
,i
″
n+m
}，其中，I表示影响淤泥固化土强度因素的集合，i
′
∈Q
′
，n表示所述影响因素集I中正性影响因素的数量，i
″
∈Q
″
，m表示所述影响因素集I中负性影响因素的数量；利用所述影响因素集构建淤泥固化土强度的影响因素评价体系E，所述影响因素评价体系E满足如下表达式：其中，k＝1,2,
…
,n+m，e
k
表示淤泥固化土第k个影响因素对应评价指标，j(e
k
)表示第k个影响因素映射到所述影响因素评价体系中的数值，n+m表示影响因素评价体系E中评价指标的总数量。4.根据权利要求3所述的淤泥固化土的强度预测方法，其特征在于，所述通过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数，包括如下步骤：结合所述评价指标，将对应的所述影响因素作为样本构建随机森林；通过所述随机森林中的决策子树进行分枝操作获得备用分枝；利用所述备用分枝获得最优分枝，所述最优分枝满足如下表达式：其中，U
i
＝(e(i)+k(i))C(i)2，i表示影响淤泥固化土强度的一影响因素，M
i
表示由通过
备用分枝筛选出的最优分枝，k(i)表示影响因素i对淤泥固化土强度的重要性，e(i)表示根据影响因素评价体系E获取的所述影响因素i对影响淤泥固化土强度的相关性，f(e(i))表示所述相关性的权重系数，C(i)＝r(i)
×
s(i)表示由淤泥固化土的影响因素构成的随机森林泛化误差，其中，r(i)表示所述随机森林泛化误差的有限上界，s(i)表示所述随机森林产生过拟合的概率；并将所述最优分枝的数量设定为终止条件；利用所述终止条件整合所述决策子树，获得不同的所述影响因素的强度参数，所述强度参数满足如下表达式：其中，表示淤泥固化土的影响因素i的强度参数，j
h
表示淤泥固化土的影响因素构成的总体样本，f
i
表示所述决策子树针对影响因素i输出的结果，t表示所述决策子树的向量输入，t
s
表示所述决策子树的向量输出。5.根据权利要求3所述的淤泥固化土的强度预测方法，其特征在于，所述强度参数包括淤泥含水率、有机质含量、固化剂用量和养护方式。6.根据权利要求3所述的淤泥固化土的强度预测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：王安辉，黄展魏，张艳芳，杨帆，周天宇，姚盛清，倪娇娇，张睿，
申请(专利权)人：中建安装集团南京建设有限公司，
类型：发明
国别省市：