資料分析在混凝土配合比設計中的應用探究論文

　　資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。在實用中，資料分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。以下是小編為大家精心準備的：資料分析在混凝土配合比設計中的應用探究相關論文。內容僅供參考，歡迎閱讀!

　　資料分析在混凝土配合比設計中的應用探究全文如下：

　　混凝土是全世界範圍應用最為廣泛的建築材料。在混凝土誕生的一百多年中，無數科研工作者、工程實踐者付諸大量的心血探索混凝土的奧祕。但是由於混凝土是一種從細觀到巨集觀都是高度非均質的多項複雜體系，在科學實踐中存在眾多問題。

　　混凝土配合比設計的研究對於混凝土生產企業優化工藝、降低成本有著重要意義，為此全世界範圍內的學者都給出過不同的研究方法。但是現行的配合比設計方法仍存在較多問題亟待解決。究其原因主要是有關混凝土材料的基礎理論性研究不足，導致現行的眾多的配合比設計方法均不能以材料科學: 組成、結構與效能的科學方法來闡述混凝土的內在問題。

　　我們可以對國內外幾種配合比設計方法進行簡單的評價: 美國ACI 方法: 其優點在於簡單易行，通過查表即可得出配合比，但是各個引數的選擇理論依據不強，對於材料性狀變化的敏感性差，是經驗性配合比設計方法最為典型的案例。而英國BRE 方法，相比美國ACI 方法引數選擇相似，但是其選擇依據考慮的因素更多，缺點也比較明顯，仍是圖表選擇的形式，可能導致普適性較差。法國Dreux 方法的優點在於各個引數考慮細緻。但是，Dreux 級配曲線可能有一定侷限性。法國 de. larrad 則在理論上更勝一籌，以物理模型和數學模型建立的設計方法。而我國現行的配合比設計方法更注重的是經驗性設計。應該注意到，這樣的配合比設計方法理論基礎相對薄弱，經驗性選擇居多，並且計算結果偏差很大。具體表現在，強度公式引起的誤差波動，其次用水量與砂率的選擇依據也並不充分。

　　近年來，隨著“人工神經網路”等資料分析方法研究的興起，越來越多的人開始嘗試用資料探勘與分析的方法來進行混凝土配合比的設計與優化。比如人工神經網路方法就具有非線性處理能力強、不需要明確的函式關係式等特點。一個三層BP 神經網路可以以任意精度近似任何連續函式。甚至有研究指出採用人工神經網路技術進行混凝土配合比設計，具有適應性強、準確有效的優點，是進行多組分混凝土配合比設計的一種切實可行的方法。

　　本文針對混凝土配合比設計的研究工作已經取得的進展，闡明混凝土配合比設計所存在的問題，分析並討論資料分析在混凝土配合比設計中的地位與意義，為混凝土配合比設計的進一步研究與工程實踐提供一定的參考價值。

　　1 資料分析與混凝土配合比設計

　　1. 1 人工神經網路

　　1. 1. 1 人工神經網路技術簡介通常意義上的BP人工神經網路是以輸入單元為自變數、輸出單元為因變數、網路單元間的連線權值為調整參量，按最小誤差原則逐步反饋修正而使網路達到最佳模擬狀態的一種數學演算法，即誤差反傳誤差反向傳播演算法的學習過程，由資訊的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經元負責接收來自外界的輸入資訊，並傳遞給中間層各神經元; 中間層是內部資訊處理層，負責資訊變換，根據資訊變化能力的需求，中間層可以設計為單隱層或者多隱層結構; 最後一個隱層傳遞到輸出層各神經元的資訊，經進一步處理後，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出資訊處理結果。

　　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值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復始的資訊正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權值不斷調整的過程，也是神經網路學習訓練的過程，此過程一直進行到網路輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預先設定的學習次數為止。

　　1. 1. 2 在混凝土配合比設計中的應用人工神經網路的特點是非線性處理能力強、不需要明確的函式關係式等，正是因為這些優點，人工神經網路技術慢慢滲透到了各行各業當中且有著非常廣泛的應用。理論上講，一般的三層BP 神經網路可以以任意精度近似任何連續函式。有科學研究指出，採用人工神經網路技術進行混凝土配合比設計，具有適應性強、準確有效的優點，是進行多組分混凝土配合比設計的一種切實可行的方法。劉國華等人曾以BP 網路表達的混凝土效能——配合比關係作為約束條件，以成本函式作為目標條件，採用Monte - Carlo 隨機試驗法建立直接優化設計模型，並對網路輸入輸出單元的選擇和預測結果穩定性進行較深入的探討，最終開發出了實用軟體。

　　1. 1. 3 應用例項

　　用BP 人工神經網路技術建立一個混凝土配合比設計的預測模型，首先必須能夠讓輸入單元反映出影響混凝土最終效能的各個因素，且輸出單元要包括所設計混凝土的各項效能指標。因此輸入單元主要包括各種原材料的用量和混凝土製作工藝，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; 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 。對於混凝土的製作工藝，主要是指其拌合方式，因為不同的拌合方式成本不同，得到的混凝土效能也有差異。而輸出單元主要包括混凝土強度、流動度與和易性，其他各項效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，可根據不同要求對輸入輸出單元做適當取捨。將輸入單元中原材料的影響分為用量與質量指標兩類。對於原材料的用量，由於在具體工程中某些材料如礦物摻合料等不會被採用，因此可以忽略; 質量指標往往對於同一工程而言，同產地原材料效能變化不大，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，包含了預設輸入單元以外的原材料，則視作無效樣本，不予採用; 但當樣本中原材料種類少於網路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效能種類少於網路輸出單元的效能種類，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學方法研究和處理所要研究物件的分類問題，即用數學定量地確定分析物件之間在性質、特徵等方面的親疏關係和相似性，從而實現對事物客觀地分型劃類的數學方法。它是一種非常有效的分類手段，廣泛地應用於天氣預報、地震預測、地質勘探、環境保護以及影象語言識別等領域之中; 但是模糊集合論不同於普通的集合論，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。而聚類分析是數理統計中的一種多元分析方法，它是用數學方法定量地確定樣本的親疏關係，從而客觀地進行型別的劃分。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: 系統聚類法和逐步聚類法。聚類分析是用數學方法研究和處理所要研究物件的分類問題，即用數學定量地確定分析物件之間在性質、特徵等方面的親疏關係和相似性，從而實現對事物客觀地分型劃類的數學方法。用模糊聚類分析事物更加的靈活，客觀和計算簡便。

　　1. 2. 2 在混凝土配合比設計中的應用模糊聚類分析在混凝土配合比設計中的應用主要是採用基於模糊等價關係的動態聚類法，其計算過程主要是樣本與聚類指標的選擇、資料標準化、計算模糊相似關係、確定模糊等價關係和聚類，模糊聚類分析的結論並不表徵物件絕對屬於某一類，而是以清晰的閾值表徵物件在一定程度上相對屬於某一類。模糊聚類分析與BP 人工神經網路結合進行預測比單純的模糊預測精度要高，所需的訓練次數要少，而且預測效果要好。這是因為通過模糊聚類分析可以預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測計算則無法充分利用各個模式間存在的相容相斥關係，這樣將會導致可利用的資訊不完整。

　　相反。如果能夠很好地配合BP 人工神經網路的資訊處理機制，則可以充分增強神經網路的分類能力。除此之外，還可以使各個模式間的相容相斥資訊得以利用，預測精度會相應提高。模糊聚類由於可以從量上把握研究體系中的複雜和模糊不確定的關係，因此在混凝土配合比設計中應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理論的修正，來側面優化通過人工神經網路建立的混凝土配合比設計系統。周雙喜曾以鋼渣粉、粉煤灰、礦渣粉、燒黏土等作為試驗物件，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，並由此避免了憑經驗選擇所帶來的主觀片面性。

　　李敏等人採用抗壓強度損傷係數、外觀損傷係數和耐久度損傷係數為一級評價指標，以爆裂度、裂縫寬度為二級指標，確定了評價因子的權重，建立了評價計算模型，實現了無損傷快速的對高強混凝土受火後的綜合評價。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混凝土強度、工作性、耐久性和經濟性的抗壓強度、坍落度、抗滲性和原材料，將模糊聚類分析法用於混凝土質量控制中可改進傳統混凝土質量評定結果的不客觀性。趙運德等人以人力、機械、材料、方法和環境為指標採用模糊聚類分析法，建立了一種快捷方便的混凝土質量評估模型，可預測混凝土質量評價中的影響因素，以確保工程質量的合格。

　　1. 3 灰色關聯分析

　　1. 3. 1 灰色關聯分析簡介灰色關聯分析方法是根據各個因素之間發展趨勢的相似相異程度 灰色關聯度 作為衡量因素間關聯程度的一種方法。灰色關聯分析的基本原理是考察各行因素之間微觀或巨集觀的幾何接近，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。灰色系統理論實際上提出了對各子系統進行灰色關聯分析的概念，該理論企圖通過一定的方法來尋求系統中各子系統 或因素 之間的數值關係。也正因為此，灰色關聯度分析對於任意一個系統的發展變化態勢都提供了數量化的度量。關聯度是針對於兩個系統之間的因素中隨時間或不同物件而變化的關聯性大小的量度。在系統發展過程當中，若兩個因素變化的趨勢具有一致性 同步變化程度高 ，則可以說二者關聯程度大，因此可以得出在某個包含多種因素的系統中具體的某個因素是屬於主要的、次要的還是影響比較小的。

　　1. 3. 2 在混凝土配合比設計中的應用

　　混凝土是一種可用於多種環境下的非均質材料，其效能受多種因素的影響，而應用灰色關聯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，而且有助於混凝土配合比設計方法在理論層面上的完善。馮慶革等人曾藉助灰色關聯理論計算出養護齡期為7、28d 的混凝土抗壓和抗拉強度與10nm ～ 20nm 範圍的孔關聯度最大， 91d 時與大於400nm 的孔關聯度最大。樑本亮的結論與按照單因素敏感性分析方法得出的結果一致，即應用灰色關聯建立了氯離子濃度、水灰比、環境溼度和構件表面氯離子濃度與氯離子侵蝕壽命之間的關聯度，得出混凝土結構氯離子侵蝕壽命影響因子敏感度中，以構件表面氯離子濃度為最高，其次是氯離子濃度和環境溼度，水灰比敏感度最低。

　　張永娟等人通過灰色關聯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係，指出要想提高鋼渣粉顆粒群的反應活性，應增加粒徑為5μm ～ 30μm，尤其是粒徑為5μm ～ 10μm 的顆粒含量，而礦渣粉則是0 ～20 μm範圍內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聯度，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聯和賦權技術結合起來確定了應用再生骨料生產混凝土的最佳引數。馮慶革等人通過灰色關聯分析法計算出養護齡期為7、28d 的混凝土抗拉、抗壓強度與10nm ～ 20nm 範圍的孔關聯度最大，91d時與大於400nm 的孔關聯度最大。羅洵利用灰色關聯法，分析了膠凝材料用量、水膠比、磨細礦渣摻量、矽灰摻量與混凝土坍落度和28d 強度的關聯度，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論。袁曉露的團隊還通過灰色關聯法分析了水泥礦物組成與韌性間的主次相關性。陳志江等人利用灰色關聯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、相對溼度、水泥用量、碳化時間。

　　2 總結

　　 1 採用人工神經網路技術進行混凝土配合比設計，具有適應性強、準確有效的優點，是進行多組分混凝土配合比設計的一種切實可行的方法。

　　 2 模糊聚類分析與BP 人工神經網路結合進行預測比單純的模糊預測精度要高，所需的訓練次數要少，而且預測效果要好。

　　 3 灰色關聯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，而且有助於混凝土配合比設計方法在理論層面上的完善。