提升水泥混凝土质量的智能控制方法与流程

本发明属于建筑材料领域，尤其是涉及一种提升水泥混凝土质量的智能控制方法。

背景技术：

1、水泥混凝土是建筑和基础设施中最常用的材料之一。然而，长期以来，水泥混凝土结构在使用过程中面临着诸多问题，如裂缝、损伤、老化等。这些问题不仅影响了结构的强度和耐久性，还导致了高维护成本和资源浪费。混凝土养护期间是强度发展的主要阶段，为解决这些问题，许多研究人员致力于改进水泥混凝土的养护方法和材料。传统的养护方法通常依赖于外部环境条件的控制，而这往往无法满足混凝土结构的特定需求。此外，由于水泥混凝土结构的复杂性，旧有的裂缝自修复技术往往效果有限且操作复杂。

2、目前在养护中存在的问题有：1.养护策略不灵活：传统的养护方法依赖于外部环境条件，无法根据混凝土结构的实际需求进行智能化调整。2.自愈合能力有限：现有的自修复材料存在应用复杂、修复效果不稳定等问题，难以实现对裂缝和损伤的持久修复。3.温度控制困难：环境温度变化对混凝土养护效果产生重要影响，但目前缺乏有效的方法来实现对温度的精确调节。4.缺乏对养护过程中强度的掌控：传统的强度预测方法往往基于经验和推断，缺乏准确性和可靠性。

技术实现思路

1、本发明公开了一种提升水泥混凝土质量的智能控制方法。该方法实现了智能化、自修复和环境适应的水泥混凝土养护系统，具备自修复能力、湿度控制和温度调节功能，可延长混凝土结构的使用寿命、降低维护成本，并提高其耐久性和稳定性。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

3、提供一种在养护期间综合提升水泥混凝土质量的方法，包括以下步骤：

4、1)混凝土搅拌与成型阶段：将自修复-内养护凝胶和与高强度泡沫铁镍合金采用负压加超声的方式进行共混，所得混合物作为骨料与原材料水泥、砂、骨料进行混合搅拌得混凝土，然后进行成型脱模；

5、2)光敏控温材料的喷淋应用：将光敏聚酰亚胺和光敏吸热材料混合得光敏控温材料，将光敏控温材料均匀喷洒在混凝土表面上，确保涂层均匀覆盖整个表面，光源照射使其固化成膜；

6、3)强度预测与自动化控制阶段：

7、①基于神经网络遗传算法技术，通过数据预处理、神经网络构建、网络训练与优化、遗传算法优化，建立混凝土强度预测模型，然后进行验证和准确度评估，利用已验证的强度预测模型，计算并生成混凝土强度发展的最优温湿度；

8、②监测混凝土表面温度变化，当温度低于步骤①所得最优温度时，通过增加光敏控温材料的厚度和/或提高光照频率，提升混凝土表面温度，实现对温度的精确控制；

9、③监测混凝土表面湿度变化，当湿度低于步骤②所得最优湿度时，通过去除光敏控温膜后表面喷淋水分来增加湿度。

10、按上述方案，所述步骤1)中，所述自修复-内养护凝胶制备步骤为：将自修复材料溶于水中，形成自修复材料饱和溶液，之后通过加入内养护剂材料充分吸收自修复材料饱和溶液，形成自修复-内养护凝胶。

11、优选地，按质量份数计，自修复材料为：阳离子络合剂20-40份、钙离子助剂80-120份、反应促进剂30-60份、溶剂10-50份。

12、更优选地，所述阳离子络合剂是草酸钠、聚丙烯酸钠、柠檬酸钠、亚硝酸钠、磷酸钠中的一种或多种；所述钙离子助剂是硝酸钙、草酸钙中的一种或两种；所述反应促进剂是胆碱、氯化胆碱中的一种或两种；所述溶剂为水。

13、优选地，内养护剂材料为高吸水树脂。

14、更优选地，高吸水树脂为聚丙烯酸钠-聚丙烯酰胺共聚物。

15、更优选地，高吸水树脂为白色粉粒，吸水倍率500-1000，生理盐水吸水倍率50-120。

16、优选地，自修复材料和水的质量比为1:100～17:100。

17、按上述方案，所述步骤1)中，高强度泡沫铁镍合金中，孔隙率56～75％、密度0.2～1.9g/cm3、孔径10～20μm、抗压强度35～50mpa、粒径3～5mm。

18、按上述方案，所述步骤1)中，负压加超声的方式进行共混具体参数为：负压-45kpa～60kpa，超声通常选用15～23khz。

19、按上述方案，所述步骤1)中，在制备混合物后的12h内进行投料制备混凝土，以避免混合物中水分的挥发，且储存时应注意避光常温保存。

20、按上述方案，所述步骤2)中，光敏吸热材料选取金属纳米颗粒(银、铜)、碳纳米管、石墨烯、孔雀石绿、罗丹明b中的一种或几种。

21、按上述方案，所述步骤2)中，光敏聚酰亚胺与光敏吸热材料的混合比例按照吸热材料的光热转换比例确定，通常质量比例为100:20-25。

22、按上述方案，所述步骤3)③中，去除光敏控温膜是通过喷洒体积比2.5-3.5:1的乙醇与二甲基亚砜混合液进行溶剂反应去除。

23、按上述方案，所述步骤3)中，数据预处理包括：

24、①收集混凝土样本数据，包括混凝土内温度、湿度值、养护时间和对应的混凝土强度；

25、②对收集到的数据进行预处理，包括归一化或标准化处理，以确保输入特征具有相似的尺度和范围。

26、按上述方案，所述步骤3)中，神经网络模型构建包括：

27、①设计多层前馈神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层；②定义每个层之间的连接权重和偏置项，并初始化为随机数值；③选择适当的激活函数，如sigmoid函数或relu函数，用于引入非线性特性。

28、按上述方案，所述步骤3)中，网络训练与优化包括：

29、①使用训练集数据作为输入，通过前向传播计算网络的输出值；

30、②计算输出值与实际强度之间的损失，常用的损失函数包括均方误差或交叉熵；

31、③利用反向传播算法更新权重和偏置项，以优化损失函数，减小预测值与实际值之间的差距；

32、④重复以上步骤直到模型收敛，即损失函数达到满意的最小值。

33、按上述方案，所述步骤3)中，遗传算法优化包括：

34、①对神经网络模型进行进一步优化，利用遗传算法对网络参数进行搜索和调整，以寻找更好的解；

35、②定义适应度函数，根据预测结果与真实值之间的差异来评估每个个体的适应度；

36、③应用选择、交叉和变异等遗传操作，通过不断迭代产生新的个体，并淘汰适应度较低的个体，使种群逐渐趋向最优解；

37、④根据迭代次数或适应度达到设定阈值时终止遗传算法，得到优化后的神经网络模型。

38、按上述方案，所述步骤3)中，模型验证和准确度评估：对已建立的强度预测模型进行验证，通过与实际测试结果进行对比，评估模型的准确度和可靠性，确保其能够准确预测混凝土强度的发展趋势。

39、本发明提供了一种提升水泥混凝土质量的智能控制方法，一方面，采用自修复-内养护凝胶通过负压超声的方式渗入孔隙率高的高强度泡沫铁镍合金，避免自修复-内养护凝胶水分迅速流失，并确保长期稳定的混凝土内部养护供水。同时，自修复-内养护凝胶失去水分后不会在混凝土内部形成空穴，高强度泡沫铁镍合金可以提供可靠的支撑作用，保证了混凝土的强度。另一方面，混凝土成型后，在表面喷洒光敏控温材料，光照后形成固化膜，可以封闭混凝土内部环境，防止混凝土内部水分散失；并根据外界环境温度变化，通过改变光照频率，光敏控温材料将光能转换为热能，自动调整混凝土结构的表面温度，为后续智能控制养护提供基础。最后，本发明将神经网络遗传算法技术应用于智能化调节系统的处理模型中，通过代入前期试验数据进行计算，基于强度预测模型和最优温湿度，设计自动化控制系统的控制策略和参数，确保温度和湿度能够按照最佳曲线进行调节。根据实时监测数据和反馈机制，对控制策略和参数进行动态调整，以实现稳定且精确的控制效果。

40、相对于现有技术，本发明有益效果如下：

41、本发明提供了一种提升水泥混凝土质量的智能控制方法，通过将自修复-内养护凝胶通过负压超声的方式渗入孔隙率高的高强度泡沫铁镍合金，并在混凝土搅拌过程中添加，以减少孔隙和强度下降；同时，在混凝土成型后喷洒光敏控温材料，实现温度调控和水分保留；最后，基于神经网络预测模型和温湿度传感器监测，精确调整水分补充量，提高混凝土结构的强度和稳定性；本发明方法实现了智能化、自修复和环境适应的水泥混凝土养护系统，具备自修复能力、湿度控制和温度调节功能，可延长混凝土结构的使用寿命、降低维护成本，并提高其耐久性和稳定性。