【摘 要】
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高性能混凝土(HPC)在水利工程中的多元化应用对其配合比设计提出了更高要求.为实现高效、准确的配合比设计,本文结合人工智能算法和元启发式搜索技术,开发了一种综合考虑多目标需求(力学性能、经济性和环保性)的HPC配合比优化设计新方法.其主要包括:(1)建立了以配合比参数为设计变量,以抗压强度、单方生产成本和碳排放量为优化目标的HPC配合比多目标联合优化数学模型;(2)提出了基于随机森林算法和自适应进化多目标粒子群优化算法(AEPSO)的模型求解方法,其中随机森林算法用于表征原料配合比与抗压强度之间的复杂非线
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津300354;中国长江三峡集团有限公司,北京 100038
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高性能混凝土(HPC)在水利工程中的多元化应用对其配合比设计提出了更高要求.为实现高效、准确的配合比设计,本文结合人工智能算法和元启发式搜索技术,开发了一种综合考虑多目标需求(力学性能、经济性和环保性)的HPC配合比优化设计新方法.其主要包括:(1)建立了以配合比参数为设计变量,以抗压强度、单方生产成本和碳排放量为优化目标的HPC配合比多目标联合优化数学模型;(2)提出了基于随机森林算法和自适应进化多目标粒子群优化算法(AEPSO)的模型求解方法,其中随机森林算法用于表征原料配合比与抗压强度之间的复杂非线性关系,而AEPSO用于迭代搜索最优Pareto前沿,以期获得不同偏向的最佳配比方案.利用本文方法对某工程用HPC的配合比进行多目标优化设计,并通过与传统方法进行对比验证了该方法的有效性与优越性.
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为提高流凌期冰凌变化信息获取的时效性和准确性,本文提出了基于无人机可见光遥感影像和OTSU算法的冰凌变化信息提取方法.以黑龙江漠河段河流断面为研究对象,首先,利用无人机遥感平台获取流凌期的高分辨率俯拍影像,对比4种图像阈值分割法,根据原始冰凌图像的灰度特征,以OTSU算法为基础,结合顶帽变化算法实现冰凌的识别和分割;同时,采用面积除噪法去除部分时间段存在阳光反射导致的误差;最终,基于冰凌的二值化图像提取冰凌变化信息,并绘制冰凌分布密度随时间变化曲线图.结果 表明:OTSU算法运行速度快,图像分割精度高,适
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