數(shù)據(jù)分析在混凝土配合比設(shè)計中的應(yīng)用探究論文

　　數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。以下是學(xué)習(xí)啦小編為大家精心準備的：數(shù)據(jù)分析在混凝土配合比設(shè)計中的應(yīng)用探究相關(guān)論文。內(nèi)容僅供參考，歡迎閱讀!

　　數(shù)據(jù)分析在混凝土配合比設(shè)計中的應(yīng)用探究全文如下：

　　混凝土是全世界范圍應(yīng)用最為廣泛的建筑材料。在混凝土誕生的一百多年中，無數(shù)科研工作者、工程實踐者付諸大量的心血探索混凝土的奧秘。但是由于混凝土是一種從細觀到宏觀都是高度非均質(zhì)的多項復(fù)雜體系，在科學(xué)實踐中存在眾多問題。

　　混凝土配合比設(shè)計的研究對于混凝土生產(chǎn)企業(yè)優(yōu)化工藝、降低成本有著重要意義，為此全世界范圍內(nèi)的學(xué)者都給出過不同的研究方法。但是現(xiàn)行的配合比設(shè)計方法仍存在較多問題亟待解決。究其原因主要是有關(guān)混凝土材料的基礎(chǔ)理論性研究不足，導(dǎo)致現(xiàn)行的眾多的配合比設(shè)計方法均不能以材料科學(xué): 組成、結(jié)構(gòu)與性能的科學(xué)方法來闡述混凝土的內(nèi)在問題。

　　我們可以對國內(nèi)外幾種配合比設(shè)計方法進行簡單的評價: 美國ACI 方法: 其優(yōu)點在于簡單易行，通過查表即可得出配合比，但是各個參數(shù)的選擇理論依據(jù)不強，對于材料性狀變化的敏感性差，是經(jīng)驗性配合比設(shè)計方法最為典型的案例。而英國BRE 方法，相比美國ACI 方法參數(shù)選擇相似，但是其選擇依據(jù)考慮的因素更多，缺點也比較明顯，仍是圖表選擇的形式，可能導(dǎo)致普適性較差。法國Dreux 方法的優(yōu)點在于各個參數(shù)考慮細致。但是，Dreux 級配曲線可能有一定局限性。法國( de. larrad) 則在理論上更勝一籌，以物理模型和數(shù)學(xué)模型建立的設(shè)計方法。而我國現(xiàn)行的配合比設(shè)計方法更注重的是經(jīng)驗性設(shè)計。應(yīng)該注意到，這樣的配合比設(shè)計方法理論基礎(chǔ)相對薄弱，經(jīng)驗性選擇居多，并且計算結(jié)果偏差很大。具體表現(xiàn)在，強度公式引起的誤差波動，其次用水量與砂率的選擇依據(jù)也并不充分。

　　近年來，隨著“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等數(shù)據(jù)分析方法研究的興起，越來越多的人開始嘗試用數(shù)據(jù)挖掘與分析的方法來進行混凝土配合比的設(shè)計與優(yōu)化。比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法就具有非線性處理能力強、不需要明確的函數(shù)關(guān)系式等特點。一個三層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度近似任何連續(xù)函數(shù)。甚至有研究指出采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行混凝土配合比設(shè)計，具有適應(yīng)性強、準確有效的優(yōu)點，是進行多組分混凝土配合比設(shè)計的一種切實可行的方法。

　　本文針對混凝土配合比設(shè)計的研究工作已經(jīng)取得的進展，闡明混凝土配合比設(shè)計所存在的問題，分析并討論數(shù)據(jù)分析在混凝土配合比設(shè)計中的地位與意義，為混凝土配合比設(shè)計的進一步研究與工程實踐提供一定的參考價值。

　　1 數(shù)據(jù)分析與混凝土配合比設(shè)計

　　1. 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　1. 1. 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡介通常意義上的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以輸入單元為自變量、輸出單元為因變量、網(wǎng)絡(luò)單元間的連接權(quán)值為調(diào)整參量，按最小誤差原則逐步反饋修正而使網(wǎng)絡(luò)達到最佳模擬狀態(tài)的一種數(shù)學(xué)算法，即誤差反傳誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經(jīng)元負責(zé)接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元; 中間層是內(nèi)部信息處理層，負責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設(shè)計為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu); 最后一個隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。

　　當實際輸出與期望輸出不符時，進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程，此過程一直進行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。

　　1. 1. 2 在混凝土配合比設(shè)計中的應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點是非線性處理能力強、不需要明確的函數(shù)關(guān)系式等，正是因為這些優(yōu)點，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)慢慢滲透到了各行各業(yè)當中且有著非常廣泛的應(yīng)用。理論上講，一般的三層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度近似任何連續(xù)函數(shù)。有科學(xué)研究指出，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行混凝土配合比設(shè)計，具有適應(yīng)性強、準確有效的優(yōu)點，是進行多組分混凝土配合比設(shè)計的一種切實可行的方法。劉國華等人曾以BP 網(wǎng)絡(luò)表達的混凝土性能——配合比關(guān)系作為約束條件，以成本函數(shù)作為目標條件，采用Monte - Carlo 隨機試驗法建立直接優(yōu)化設(shè)計模型，并對網(wǎng)絡(luò)輸入輸出單元的選擇和預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定性進行較深入的探討，最終開發(fā)出了實用軟件。

　　1. 1. 3 應(yīng)用實例

　　用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立一個混凝土配合比設(shè)計的預(yù)測模型，首先必須能夠讓輸入單元反映出影響混凝土最終性能的各個因素，且輸出單元要包括所設(shè)計混凝土的各項性能指標。因此輸入單元主要包括各種原材料的用量和混凝土制作工藝，主要有以下幾種: 膠凝材料水泥的品種、強度、初終凝時間; 砂的用量與細度模數(shù); 石子的用量、顆粒級配和最大、最小粒徑;礦物摻合料如膨潤土、粘土、粉煤灰、礦渣、礦粉等的用量; 用水量; 外加劑( 主要指減水劑用量及其減水率) 。對于混凝土的制作工藝，主要是指其拌合方式，因為不同的拌合方式成本不同，得到的混凝土性能也有差異。而輸出單元主要包括混凝土強度、流動度與和易性，其他各項性能因一般情況暫不要求顧不做考慮。

　　為了提高模型在實際運算中的效率，可根據(jù)不同要求對輸入輸出單元做適當取舍。將輸入單元中原材料的影響分為用量與質(zhì)量指標兩類。對于原材料的用量，由于在具體工程中某些材料如礦物摻合料等不會被采用，因此可以忽略; 質(zhì)量指標往往對于同一工程而言，同產(chǎn)地原材料性能變化不大，在計算中可視為常值不予考慮。如果樣本中原材料種類過多，包含了預(yù)設(shè)輸入單元以外的原材料，則視作無效樣本，不予采用; 但當樣本中原材料種類少于網(wǎng)絡(luò)單元中原材料的種類時，此類樣本中未使用的原材料用量可以以0 代替。當然，如果試驗得到的混凝土性能種類少于網(wǎng)絡(luò)輸出單元的性能種類，則視為無效樣本。

　　1. 2 模糊聚類分析

　　1. 2. 1 模糊聚類分析簡介模糊聚類分析是用數(shù)學(xué)方法研究和處理所要研究對象的分類問題，即用數(shù)學(xué)定量地確定分析對象之間在性質(zhì)、特征等方面的親疏關(guān)系和相似性，從而實現(xiàn)對事物客觀地分型劃類的數(shù)學(xué)方法。它是一種非常有效的分類手段，廣泛地應(yīng)用于天氣預(yù)報、地震預(yù)測、地質(zhì)勘探、環(huán)境保護以及圖像語言識別等領(lǐng)域之中; 但是模糊集合論不同于普通的集合論，它是一種全新的理論，因而理解起來需要作一下思維的變換。而聚類分析是數(shù)理統(tǒng)計中的一種多元分析方法，它是用數(shù)學(xué)方法定量地確定樣本的親疏關(guān)系，從而客觀地進行類型的劃分。在客觀世界中，事物之間的界限有確切的亦有模糊的。

　　當分類要求涉及事物之間的模糊界限時，需運用模糊聚類分析方法。通常把被聚類的事物稱為樣本，將被聚類的一組事物稱為樣本集。模糊聚類分析有兩種基本方法: 系統(tǒng)聚類法和逐步聚類法。聚類分析是用數(shù)學(xué)方法研究和處理所要研究對象的分類問題，即用數(shù)學(xué)定量地確定分析對象之間在性質(zhì)、特征等方面的親疏關(guān)系和相似性，從而實現(xiàn)對事物客觀地分型劃類的數(shù)學(xué)方法。用模糊聚類分析事物更加的靈活，客觀和計算簡便。

　　1. 2. 2 在混凝土配合比設(shè)計中的應(yīng)用模糊聚類分析在混凝土配合比設(shè)計中的應(yīng)用主要是采用基于模糊等價關(guān)系的動態(tài)聚類法，其計算過程主要是樣本與聚類指標的選擇、數(shù)據(jù)標準化、計算模糊相似關(guān)系、確定模糊等價關(guān)系和聚類，模糊聚類分析的結(jié)論并不表征對象絕對屬于某一類，而是以清晰的閾值表征對象在一定程度上相對屬于某一類。模糊聚類分析與BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進行預(yù)測比單純的模糊預(yù)測精度要高，所需的訓(xùn)練次數(shù)要少，而且預(yù)測效果要好。這是因為通過模糊聚類分析可以預(yù)先將各個模式分成若干類別，而如果單純地通過隸屬度進行預(yù)測計算則無法充分利用各個模式間存在的相容相斥關(guān)系，這樣將會導(dǎo)致可利用的信息不完整。

　　相反。如果能夠很好地配合BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理機制，則可以充分增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類能力。除此之外，還可以使各個模式間的相容相斥信息得以利用，預(yù)測精度會相應(yīng)提高。模糊聚類由于可以從量上把握研究體系中的復(fù)雜和模糊不確定的關(guān)系，因此在混凝土配合比設(shè)計中應(yīng)用模糊聚類方法可以解決那些往往無法定量討論的問題。模糊聚類還可以通過對混凝土配合比基礎(chǔ)理論的修正，來側(cè)面優(yōu)化通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的混凝土配合比設(shè)計系統(tǒng)。周雙喜曾以鋼渣粉、粉煤灰、礦渣粉、燒黏土等作為試驗對象，把摻加不同摻合料膠砂的3d與28d 抗壓、抗折強度作為樣品的指標，通過模糊聚類分析了摻合料的活性，并由此避免了憑經(jīng)驗選擇所帶來的主觀片面性。

　　李敏等人采用抗壓強度損傷系數(shù)、外觀損傷系數(shù)和耐久度損傷系數(shù)為一級評價指標，以爆裂度、裂縫寬度為二級指標，確定了評價因子的權(quán)重，建立了評價計算模型，實現(xiàn)了無損傷快速的對高強混凝土受火后的綜合評價。田華等人指出通過選取兩類指標: 最簡單直觀的水灰比、礦物摻合料用量、砂率、水泥強度、混凝土外加劑用量和骨料最大粒徑或者體現(xiàn)混凝土強度、工作性、耐久性和經(jīng)濟性的抗壓強度、坍落度、抗?jié)B性和原材料，將模糊聚類分析法用于混凝土質(zhì)量控制中可改進傳統(tǒng)混凝土質(zhì)量評定結(jié)果的不客觀性。趙運德等人以人力、機械、材料、方法和環(huán)境為指標采用模糊聚類分析法，建立了一種快捷方便的混凝土質(zhì)量評估模型，可預(yù)測混凝土質(zhì)量評價中的影響因素，以確保工程質(zhì)量的合格。

　　1. 3 灰色關(guān)聯(lián)分析

　　1. 3. 1 灰色關(guān)聯(lián)分析簡介灰色關(guān)聯(lián)分析方法是根據(jù)各個因素之間發(fā)展趨勢的相似相異程度( 灰色關(guān)聯(lián)度) 作為衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法?；疑P(guān)聯(lián)分析的基本原理是考察各行因素之間微觀或宏觀的幾何接近，以分析和確定各因素之間的影響程度或若干個子因素對主因素的貢獻程度?；疑到y(tǒng)理論實際上提出了對各子系統(tǒng)進行灰色關(guān)聯(lián)分析的概念，該理論企圖通過一定的方法來尋求系統(tǒng)中各子系統(tǒng)( 或因素) 之間的數(shù)值關(guān)系。也正因為此，灰色關(guān)聯(lián)度分析對于任意一個系統(tǒng)的發(fā)展變化態(tài)勢都提供了數(shù)量化的度量。關(guān)聯(lián)度是針對于兩個系統(tǒng)之間的因素中隨時間或不同對象而變化的關(guān)聯(lián)性大小的量度。在系統(tǒng)發(fā)展過程當中，若兩個因素變化的趨勢具有一致性( 同步變化程度高) ，則可以說二者關(guān)聯(lián)程度大，因此可以得出在某個包含多種因素的系統(tǒng)中具體的某個因素是屬于主要的、次要的還是影響比較小的。

　　1. 3. 2 在混凝土配合比設(shè)計中的應(yīng)用

　　混凝土是一種可用于多種環(huán)境下的非均質(zhì)材料，其性能受多種因素的影響，而應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)理論可以將混凝土多個影響因素的“影響力”進行量化、排序，不僅使人們在理論上更好的認識混凝土，而且有助于混凝土配合比設(shè)計方法在理論層面上的完善。馮慶革等人曾借助灰色關(guān)聯(lián)理論計算出養(yǎng)護齡期為7、28d 的混凝土抗壓和抗拉強度與10nm ～ 20nm 范圍的孔關(guān)聯(lián)度最大， 91d 時與大于400nm 的孔關(guān)聯(lián)度最大。梁本亮的結(jié)論與按照單因素敏感性分析方法得出的結(jié)果一致，即應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)建立了氯離子濃度、水灰比、環(huán)境濕度和構(gòu)件表面氯離子濃度與氯離子侵蝕壽命之間的關(guān)聯(lián)度，得出混凝土結(jié)構(gòu)氯離子侵蝕壽命影響因子敏感度中，以構(gòu)件表面氯離子濃度為最高，其次是氯離子濃度和環(huán)境濕度，水灰比敏感度最低。

　　張永娟等人通過灰色關(guān)聯(lián)理論分別分析了鋼渣粉和礦粉顆粒與混凝土強度之間的關(guān)系，指出要想提高鋼渣粉顆粒群的反應(yīng)活性，應(yīng)增加粒徑為5μm ～ 30μm，尤其是粒徑為5μm ～ 10μm 的顆粒含量，而礦渣粉則是0 ～20 μm范圍內(nèi)的顆粒對混凝土強度有積極作用。席峰等人通過分析聚苯乙烯泡沫混凝土的原材料用量與混凝土強度和密度的關(guān)聯(lián)度，指出在密度不變的情況下，水灰比的改變和減水劑的使用對混凝土強度影響最大; 而在強度不變的情況下，砂石和EPS 的含量是影響密度的主要因素。

　　C. Y. Chang和他的團隊曾將灰色關(guān)聯(lián)和賦權(quán)技術(shù)結(jié)合起來確定了應(yīng)用再生骨料生產(chǎn)混凝土的最佳參數(shù)。馮慶革等人通過灰色關(guān)聯(lián)分析法計算出養(yǎng)護齡期為7、28d 的混凝土抗拉、抗壓強度與10nm ～ 20nm 范圍的孔關(guān)聯(lián)度最大，91d時與大于400nm 的孔關(guān)聯(lián)度最大。羅洵利用灰色關(guān)聯(lián)法，分析了膠凝材料用量、水膠比、磨細礦渣摻量、硅灰摻量與混凝土坍落度和28d 強度的關(guān)聯(lián)度，得出膠凝材料的用量對混凝土強度和流動性的影響最大的結(jié)論。袁曉露的團隊還通過灰色關(guān)聯(lián)法分析了水泥礦物組成與韌性間的主次相關(guān)性。陳志江等人利用灰色關(guān)聯(lián)分析法得到了各個因素對混凝土碳化深度的影響，按照大小依次排序為: 水灰比、相對濕度、水泥用量、碳化時間。

　　2 總結(jié)

　　( 1) 采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行混凝土配合比設(shè)計，具有適應(yīng)性強、準確有效的優(yōu)點，是進行多組分混凝土配合比設(shè)計的一種切實可行的方法。

　　( 2) 模糊聚類分析與BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進行預(yù)測比單純的模糊預(yù)測精度要高，所需的訓(xùn)練次數(shù)要少，而且預(yù)測效果要好。

　　( 3) 灰色關(guān)聯(lián)理論可以將混凝土多個影響因素的“影響力”進行量化、排序，不僅使人們在理論上更好的認識混凝土，而且有助于混凝土配合比設(shè)計方法在理論層面上的完善。