【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于参数反演，具体公开了一种大体积混凝土机理模型参数反演方法及终端设备。
技术介绍
1、大体积混凝土是现代工程结构中常见的一种结构形式，其浇筑过程中会产生大量的水化热。由于混凝土结构尺寸大、导热系数低、施工约束以及温度变化，施工过程中通常会出现温度裂缝。温度裂缝不仅损害混凝土结构的美观，还会降低结构的承载力、安全性、防水性能，进而影响其耐久性和使用寿命。对大体积混凝土进行有效的温度控制是确保浇筑质量的重要手段，例如在施工过程中控制温度变化，避免混凝土施工过程中出现较大的温度变化或较大的温度梯度。通过提前预测混凝土浇筑过程中的温度及其变化过程，并采取相应的温度控制措施，可以保证大体积混凝土的施工质量。
2、目前，大体积混凝土温度变化研究的分析方法包括数值模拟方法。利用数值模拟方法构建的大体积混凝土机理模型基于相关的热传导微分方程等方法反映混凝土的温度变化规律，但其简化了热传导方程、边界条件和外部环境，与混凝土的实际温度变化有较大的偏差，且存在模型设置复杂、计算工作量庞大以及计算运行时间较长等问题，难以满足混凝土温度动态预测的需求。为准确地预测大体积混凝土施工期温度变化情况，需要明确水化热的变化规律，因此混凝土绝热温升参数的选取尤为关键，但由于受试验条件、施工工艺、施工环境等因素影响，设计阶段试验选取的绝热温升参数存在一定的误差，未能全面、准确、真实地反映施工阶段水泥水化热过程，导致温度场的数值模拟结果出现偏差甚至可能偏离实际情况。
技术实现思路
1、本专利技术的
2、本专利技术的第一方面公开了一种大体积混凝土机理模型参数反演方法，包括：获取大体积混凝土机理模型中待反演热学参数的多组设计参数值；利用所述机理模型确定每组设计参数值对应的设计温度值；根据所述多组设计参数值和对应的设计温度值，确定所述大体积混凝土的温度与待反演热学参数的映射关系；根据实测温度值和所述映射关系确定所述待反演热学参数的反演值。
3、优选地，根据所述多组设计参数值和对应的设计温度值，确定所述大体积混凝土的温度与待反演热学参数的映射关系，具体包括：构建由神经网络模型和回归预测模型构成的反演代理模型；将所述设计温度值作为输入、所述设计参数值作为输出，训练所述反演代理模型，得到所述大体积混凝土的温度与待反演热学参数的映射关系。
4、优选地，所述反演代理模型为stacking集成模型；所述stacking集成模型中的基学习器为神经网络模型和回归预测模型；所述stacking集成模型中的元学习器为线性回归模型。
5、优选地，所述神经网络模型为bp神经网络模型；所述bp神经网络模型的激活函数包括陡度因子。
6、优选地，所述陡度因子大于或等于1。
7、优选地，所述回归预测模型为由相关向量回归模型和回归链组合构建的多目标输出的相关向量回归模型。
8、优选地，所述机理模型为绝热温升方程；所述待反演热学参数为水泥总绝热温升和水化热系数。
9、优选地，获取大体积混凝土机理模型中待反演热学参数的多组设计参数值，具体包括：分别获取水泥总绝热温升和水化热系数的取值范围；利用拉丁超立方抽样方法从所述取值范围内抽样，得到待反演热学参数的多组设计参数值。
10、本专利技术的第二方面公开了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述大体积混凝土机理模型参数反演方法的步骤。
11、本专利技术的大体积混凝土机理模型参数反演方法及终端设备，相较于现有技术，具有如下有益效果：
12、本专利技术的大体积混凝土机理模型参数反演方法所确定绝热温升方程中水泥总绝热温升、水化热系数的反演值能够全面、准确、真实地反映施工阶段水泥水化热过程，确保利用其确定的大体积混凝土的预测温度更为准确，进而便于采取相应的温度控制措施，保证大体积混凝土的施工质量。
13、本专利技术的大体积混凝土机理模型参数反演方法具有解决小样本、非线性、高维度等问题的优势，在保证精度的同时减少计算时间和资源消耗。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，根据所述多组设计参数值和对应的设计温度值，确定所述大体积混凝土的温度与待反演热学参数的映射关系，具体包括：
3.根据权利要求2所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，所述反演代理模型为Stacking集成模型；
4.根据权利要求3所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，所述神经网络模型为BP神经网络模型；
5.根据权利要求4所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，所述陡度因子大于或等于1。
6.根据权利要求3所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，所述回归预测模型为由相关向量回归模型和回归链组合构建的多目标输出的相关向量回归模型。
7.根据权利要求1-6任一项所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，所述机理模型为绝热温升方程；
8.根据权利要求7所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，获取大体积混
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述大体积混凝土机理模型参数反演方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，根据所述多组设计参数值和对应的设计温度值，确定所述大体积混凝土的温度与待反演热学参数的映射关系，具体包括：
3.根据权利要求2所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，所述反演代理模型为stacking集成模型；
4.根据权利要求3所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，所述神经网络模型为bp神经网络模型；
5.根据权利要求4所述的大体积混凝土机理模型参数反演方法，其特征在于，所述陡度因子大于或等于1。
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘婷，吕庆超，张群，李鹏峰，高焕焕，张家旗，侯回位，
申请(专利权)人：中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。