【摘 要】
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基于混凝土电阻率和支持向量机算法,提出了一种新拌混凝土振捣范围的原位预测方法.首先采集振捣过程中混凝土不同区域的电阻率数据,经小波去噪后提取特征值;将受振混凝土各区域作为样本群,以各区域的混凝土电阻率特征值、与振捣棒的相对位置以及混凝土流动性特征值作为样本信息,以振捣作用下铝球是否沉降至该区域作为分类标签,搭建支持向量机分类模型,对混凝土各个区域是否处于振捣范围内进行二分类判断,并将两类区域的分界位置作为振捣范围的表征;预测结果表明,以坍落度为60、90 mm的混凝土试验数据作为监督学习的训练组,训练得到
【机 构】
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江苏开放大学 智能建造与区块链协同创新研究中心,江苏 南京 210036;河海大学 水利水电学院,江苏 南京 210000
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基于混凝土电阻率和支持向量机算法,提出了一种新拌混凝土振捣范围的原位预测方法.首先采集振捣过程中混凝土不同区域的电阻率数据,经小波去噪后提取特征值;将受振混凝土各区域作为样本群,以各区域的混凝土电阻率特征值、与振捣棒的相对位置以及混凝土流动性特征值作为样本信息,以振捣作用下铝球是否沉降至该区域作为分类标签,搭建支持向量机分类模型,对混凝土各个区域是否处于振捣范围内进行二分类判断,并将两类区域的分界位置作为振捣范围的表征;预测结果表明,以坍落度为60、90 mm的混凝土试验数据作为监督学习的训练组,训练得到的支持向量机分类模型能够准确预测相同振捣棒在坍落度170 mm的混凝土中的振捣范围,证明了使用电阻率数据表征新拌混凝土振捣范围的可行性.
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