[发明专利]海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的概率预测方法

摘要

海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的概率预测方法，包括以下步骤：(1)建立海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的随机样本点计算模型；(2)确定海洋水下区不同种类混凝土的概率模型参数的统计特征值，并产生概率模型参数的随机样本点；(3)产生海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的随机样本点，确定海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的概率密度函数。该方法不仅能够合理描述海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的概率分布特性，而且可以校准传统确定性模型的预测精度，从而克服传统确定性模型存在的技术缺陷。

主权项

海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的随机样本点计算模型：根据海水氯离子浓度、混凝土的水胶比和暴露时间，建立海洋水下区混凝土表面氯离子浓度Cs的随机样本点计算模型：Cs,j=α1jCsw(α2jRW/B+α3j)(1-e-α4jt)+α5j+ξσ]]>式中，Cs,j为海洋水下区混凝土表面氯离子浓度Cs的第j个随机样本点，单位为占胶凝材料质量的百分比；αij(i＝1,2,…,5；j＝1,2,...,N)为第i个概率模型参数的第j个随机样本点；N为随机样本点的个数；Csw为海水氯离子浓度；RW/B为水胶比；t为暴露时间，单位为年；ξ为标准正态分布随机变量；σ为系统误差的标准差，单位为占胶凝材料质量的百分比；(2)确定海洋水下区不同种类混凝土的概率模型参数的统计特征值，并产生概率模型参数的随机样本点：根据混凝土的种类，确定概率模型参数αi(i＝1,2,…,5)的概率分布类型、均值标准差和相关系数根据概率模型参数αi(i＝1,2,…,5)的概率分布类型、均值标准差和相关系数利用蒙特卡洛法进行随机抽样，每个概率模型参数αi(i＝1,2,…,5)产生N个随机样本点αij(i＝1,2,…,5；j＝1,2,...,N)；(3)产生海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的随机样本点，计算海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的均值和标准差：将步骤(2)中产生的概率模型参数αi(i＝1,2,…,5)的N个随机样本点αij(i＝1,2,…,5；j＝1,2,...,N)依次代入步骤(1)中的海洋水下区混凝土表面氯离子浓度的随机样本点计算模型，产生海洋水下区混凝土表面氯离子浓度Cs的N个随机样本点Cs,j(j＝1,2,...,N)，根据海洋水下区混凝土表面氯离子浓度Cs的均值和标准差的计算模型，计算海洋水下区混凝土表面氯离子浓度Cs的均值和标准差进而确定海洋水下区混凝土表面氯离子浓度Cs的概率密度函数。