有效
一种基于混凝土侵蚀下的混凝土寿命预测方法
黄红亚、陈燕、曾泳太、韩正雄、肖文东、岳维、罗文、马宇、李港回
四川沿江宜金高速公路有限公司
黄
黄红亚 专利 21
四川沿江宜金高速公路有限公司三维建模图像处理计算技术
陈
陈燕 专利 21
四川省交通建设集团有限责任公司固定建筑桩基地基与地下工程
曾
曾泳太 专利 8
四川沿江宜金高速公路有限公司水利基础材料处置基础固定建筑
韩
韩正雄 专利 10
四川省交通建设集团有限责任公司固定建筑岩土钻进采矿矿井隧道安全运维
肖
肖文东 专利 9
四川省交通建设集团有限责任公司固定建筑岩土钻进采矿矿井隧道安全运维
岳
岳维 专利 3
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罗
罗文 专利 3
四川省交通建设集团有限责任公司物理仪器有效组分特性接枝共聚物
马
马宇 专利 5
四川省交通建设集团有限责任公司矿井隧道安全运维气体过滤除尘防爆
李
李港回 专利 5
四川省交通建设集团有限责任公司矿井隧道安全运维气体过滤除尘防爆
摘要
本发明涉及混凝土技术领域,具体为一种基于混凝土侵蚀下的混凝土寿命预测方法。本发明首先,通过采集n个周期不同区域石膏岩隧道内的时间数据、环境数据、石膏岩数据、第一混凝土状态得分数据和第一混凝土可靠度构建第一混凝土寿命预测数据集。同时本发明采集n个周期不同区域石膏岩隧道内的第二混凝土劣化数据,构建第二混凝土寿命预测数据集。其次,本发明利用两个所述混凝土寿命预测数据集训练获得混凝土寿命预测模型。最后,利用训练好的所述混凝土寿命预测模型,获得第n+1个周期的第一混凝土寿命预测结果。本发明通过一种基于混凝土侵蚀下的混凝土寿命预测方法,能有效提高混凝土寿命预测准确度。
1.一种基于混凝土侵蚀下的混凝土寿命预测方法,其特征在于,包括:采集n个周期不同区域石膏岩隧道内的时间数据、环境数据、石膏岩数据、第一混凝土状态得分数据和第一混凝土可靠度构建第一混凝土寿命预测数据集;所述第一混凝土状态得分数据是根据第一混凝土状态数据计算获得;采集n个周期不同区域石膏岩隧道内的第二混凝土劣化数据,构建第二混凝土寿命预测数据集;利用两个所述混凝土寿命预测数据集训练获得混凝土寿命预测模型;所述混凝土寿命预测模型包括第一混凝土预测子模型、第二混凝土预测子模型和第三混凝土预测子模型:根据所述第一混凝土预测子模型和所述第二混凝土预测子模型获得第一混凝土可靠度预测值和第二混凝土可靠度预测值;用所述第二混凝土可靠度预测值修正所述第一混凝土可靠度预测值,获得最终的混凝土可靠度预测值,计算公式为:其中,T(i,j)表示为第i个周期第j个区域的混凝土可靠度预测值; 表示为第i个周期第j个区域的第一混凝土可靠度预测值; 表示为第i个周期第j个区域的第二混凝土可靠度预测值;η 1 和η 2 表示为修正系数;利用训练好的所述混凝土寿命预测模型,获得第n+1个周期的第一混凝土寿命预测结果;所述第二混凝土寿命预测数据集包括:所述第二混凝土劣化数据包括第二混凝土的环境数据、第二混凝土可靠度和所述第二混凝土的建造时间;所述第二混凝土不受石膏岩的侵蚀,且所述第二混凝土建成时间与所述石膏岩隧道建成时间的差值小于设定时间阈值;所述第二混凝土可靠度的计算公式为:其中, 表示为第i个周期第j个区域的第二混凝土可靠度; 表示为第i个周期第j个区域第二混凝土的动弹性模量; 表示为第1个周期第j个区域第二混凝土的动弹性模量;所述第一混凝土状态得分包括:所述第一混凝土状态得分的计算公式为:其中,ZT (i,j) 表示为第i个周期第j个区域的第一混凝土状态得分;PH (i,j) 表示为第i个周期第j个区域混凝土的pH值;PH bz 表示为设定的pH下限值;PZ (i,j) 表示为第i个周期第j个区域混凝土的平整度; 表示为设定第j个区域的平整度上限值;LW (i,j) 是计算获得的裂纹值;β 1 、β 2 和β 3 表示为权重系数;所述第i个周期第j个区域混凝土的平整度是根据平整度检测仪获得;所述裂纹值的计算过程包括:采集不同周期不同区域的混凝土红外图像;对所述混凝土红外图像进行预处理,获得预处理后混凝土红外图像;将所述预处理后混凝土红外图像输入至混凝土状态检测模型中,获得混凝土红外图像中的裂纹数量以及每条裂纹的裂纹特征;根据所述裂纹数量以及每条裂纹的所述裂纹特征计算所述混凝土图像的裂纹值;当所述裂纹数量为零时,所述裂纹值等于零;当所述裂纹数量不为零时,所述裂纹值的计算公式为:其中,K (i,j) 表示为第i个周期第j个区域混凝土红外图像中的裂纹数量; 表示为第i个周期第j个区域混凝土红外图像中第k条裂纹的最大深度; 表示为第i个周期第j个区域混凝土红外图像中第k条裂纹的长度; 表示为第i个周期第j个区域混凝土红外图像中第k条裂纹的最大宽度; 表示为第i个周期第j个区域混凝土红外图像中第k条裂纹的面积; 表示为第i个周期第j个区域混凝土红外图像中第k条裂纹首尾连线与水平面的夹角; 为设定的角, α 1 ,α 2 ,α 3 ,α 4 表示为裂纹特征权重参数;所述混凝土状态检测模型包括:将预处理后混凝土红外图像输入至混凝土状态检测模型中;所述混凝土状态评分模型包括输入层、混凝土特征提取层、混凝土特征池化层、混凝土特征融合层、混凝土裂纹检测层和混凝土状态检测输出层;所述输入层用于将所述预处理后混凝土红外图像输入至混凝土状态检测模型中;所述混凝土特征提取层用于提取所述预处理后混凝土红外图像的图像特征,获得多个混凝土红外特征图,具体过程包括:将所述预处理后混凝土红外图像输入至三个1×1,卷积核个数为16的卷积层中,获得第一混凝土特征图、第二混凝土特征图和第三混凝土特征图;将所述第二混凝土特征图和所述第三混凝土特征图分别输入至一个3×3,卷积核个数为32的卷积层中,并在卷积层后添加SE注意力模块,获得第四混凝土特征图和第五混凝土特征图;将所述第五混凝土特征图输入至一个5×5,卷积核个数为24的卷积层中,获得第六混凝土特征图;所述混凝土特征池化层用于对多个所述混凝土特征图池化,获得多个池化后的混凝土特征图,具体步骤包括:将所述第一混凝土特征图、第四混凝土特征图和第六混凝土特征图分别进行最大池化和全局平均池化,获得六个池化后的混凝土池化图;所述混凝土特征融合层用于将六个所述池化后的混凝土特征图进行融合,获得混凝土特征向量;所述特征向量包括混凝土颜色特征、混凝土纹理特征和混凝土裂纹特征;所述混凝土裂纹检测层用于根据所述特征向量获得混凝土裂纹候选框;所述混凝土状态检测输出层用于根据所述混凝土裂纹候选框获得裂纹数量以及裂纹特征;所述第一混凝土可靠度是根据第一混凝土的动弹性模量计算得到,所述可靠度计算公式为:其中, 表示为第i个周期第j个区域的第一混凝土可靠度; 表示为第i个周期第j个区域第一混凝土的动弹性模量; 表示为第1个周期第j个区域第一混凝土的动弹性模量;所述第一混凝土预测子模型包括:根据所述第一混凝土寿命预测数据集中环境数据构建环境数据影响因素矩阵,所述环境数据影响因素矩阵的表达式为:其中,YX j 表示为第j个区域混凝土的环境数据影响因素矩阵;wd (q,j) 表示为第q个周期第j个区域混凝土的温度影响因素;sd (q,j) 表示为第q个周期第j个区域混凝土的湿度影响因素;ph (q,j) 表示为第q个周期第j个区域混凝土的pH值影响因素;wc (q,j) 表示为第q个周期第j个区域混凝土的温差影响因素;所述wd (q,j) 的计算公式为:其中, 表示为第j个区域在第q个周期的平均温度; 表示为第j个区域在第q-t个周期的平均温度;t表示为一年内采集到的周期数; 表示为第j个区域在第q-1个周期的平均温度;λ 1 和λ 2 表示为环境数据调整系数;所述湿度影响因素、所述pH值影响因素和所述温差影响因素的计算公式参照所述温度影响因素的计算公式;将所述环境数据影响因素矩阵中每一行和第j个区域中不同周期的混凝土环境数据进行一一对应,获得数据填充后的第一混凝土寿命预测数据集;将数据填充后的所述第一混凝土寿命预测数据集中的第一混凝土可靠度作为因变量其余数据作为自变量训练第一混凝土预测子模型;所述第三混凝土预测子模型包括:采集石膏岩隧道内第i个周期第j个区域第一混凝土的实际寿命作为因变量,第i个周期第j个区域的混凝土可靠度预测值和第i个周期之前的第一混凝土可靠度实际值作为自变量训练第三混凝土预测子模型;所述第三混凝土预测子模型的表达式为:其中, 表示为第i个周期第j个区域第一混凝土寿命预测值;F()表示为混凝土寿命预测函数。
2.根据权利要求1所述的一种基于混凝土侵蚀下的混凝土寿命预测方法,其特征在于,所述第一混凝土寿命预测数据集包括:将所述石膏岩隧道划分为m个区域,采集m个区域中每个周期的时间数据、环境数据、石膏岩数据、第一混凝土状态数据和第一混凝土可靠度;所述时间数据包括不同周期开始时间与石膏岩隧道建成时间的差值;所述环境数据包括隧道内的平均温度、平均湿度、平均pH值和温差;所述石膏岩数据包括石膏岩的含水量、硫酸根含量、石膏岩的成分和所述成分的占比;所述第一混凝土状态数据包括混凝土pH值、平整度、裂纹数量以及裂纹特征;所述裂纹特征包括裂纹最大宽度、裂纹最大深度、裂纹长度、裂纹面积和裂纹首尾连线与水平面的夹角;所述夹角为小于或等于90°的角。
3.根据权利要求1所述的一种基于混凝土侵蚀下的混凝土寿命预测方法,其特征在于,所述第二混凝土预测子模型包括:将第二混凝土寿命预测数据集中的环境数据和所述第二混凝土的建造时间作为自变量,将第二混凝土寿命预测数据集中的可靠度作为因变量训练第二混凝土预测子模型。



