[发明专利]基于人工智能的混凝土配合比设计方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的混凝土配合比设计方法，其特征在于：包含 以下步骤：

(1)采用人工神经网络方法建立混凝土性能指标与混凝土配合比之间的关系，得到混 凝土性能预测人工神经网络模型；

(2)基于混凝土性能预测人工神经网络模型，采用遗传算法，以满足所有性能要求且 成本最低为优化目标，对混凝土配合比进行设计和优化；

(3)如果优化得出的混凝土配合比不在人工神经网络以前学习的范围之内，则对混凝 土性能预测人工神经网络模型重新进行训练。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的混凝土配合比设计方法，其 特征在于：所述混凝土性能指标包括坍落度、强度、抗渗性和抗裂性。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的混凝土配合比设计方法，其 特征在于：所述混凝土性能预测人工神经网络模型的建立按如下步骤进行：

(1)采用人工神经网络方法定义骨料密实度网络、坍落度网络、28天抗压强度网络、 扩散系数网络和开裂指数网络；

(2)调用人工神经网络工具，输入通过试验获得的混凝土配合比、混凝土各组分参数 和混凝土性能指标数据，以对定义的骨料密实度网络、坍落度网络、28天抗压强度网络、扩 散系数网络和开裂指数网络进行训练。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的混凝土配合比设计方法，其 特征在于：所述混凝土各组分参数包括：混凝土各组分表观密度，小石子、大石子及砂的堆 积密度，与各组混凝土砂率和小石子与粗骨料比例对应的骨料密实度，小石子、大石子及砂 的比表面积以及单位体积混凝土中的含气量。

5.根据权利要求3所述的基于人工智能的混凝土配合比设计方法，其 特征在于：混凝土配合比的优化按如下步骤进行：

(1)调用已经训练完成的骨料密实度网络、坍落度网络、28天抗压强度网络、扩散系 数网络和开裂指数网络；

(2)调用遗传算法工具，并输入混凝土配合比优化各组分参数、混凝土各组分价格、 混凝土性能指标约束条件、混凝土配合比参数约束条件和混凝土配合比优化各组分边界条件 ，以运算得到满足所有性能要求且成本最低的混凝土配合比。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的混凝土配合比设计方法，其 特征在于：所述混凝土配合比优化各组分参数包括：混凝土各组分表观密度，小石子、大石 子及砂的堆积密度和比表面积，高效减水剂与胶凝材料的比值以及单位体积混凝土中的含气 量。