混凝土水热化温度场预测方法、系统、设备及介质与流程

本发明属于大体积混凝土质量控制，特别涉及一种混凝土水热化温度场预测方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、大体积混凝土是土木工程中常见的建造结构，其一般指混凝土结构实体最小尺寸不小于1m的大体量混凝土或预计会因混凝土中胶凝材料水化引起的温度变化和收缩而导致有害裂缝产生的混凝土，因大块体积和复杂的温度控制要求，导致大体积混凝土的施工难度大；若施工过程中温度控制不当，往往会因胶凝材料水化热产生显著的温度梯度，从而导致内部温度应力不均，进而引发温度裂缝；而温度裂缝不仅影响结构的外观，同时能够大大降低结构的整体强度和耐久性，产生巨大的安全隐患。

2、为了提高大体积混凝土的抗裂性能，通常采用调整混凝土的配合比或优化施工参数进行实现；其中，优化施工参数时，需要进行大体积混凝土水化热模拟分析，并根据模拟分析结果，对施工参数进行调整或增加抗裂措施；在水化热模拟分析时，需要准确预测大体积混凝土的温度分布，以实现精确模拟分析的目的。

3、目前，为了准确预测大体积混凝土的温度分布，通过查询相关规范或室内试验的方法，直接获取用于温度分布预测的计算参数；其中，相关规范例如：《大体积混凝土施工标准》(gb50496-2018)；然而，直接获取的计算参数缺乏对施工现场不确定性因素的考虑，导致温度分布预测结果的精确性和有效性较低；其次，室内施工难度较大，在施工现场一般无法准确获取所需参数。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种一种混凝土水热化温度场预测方法、系统、设备及介质，以解决现有预测大体积混凝土温度分布过程中，由于计算参数缺乏对施工现场不确定性因素的考虑，导致温度分布预测结果的精确性和有效性较低的技术问题。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

3、本发明提供了一种混凝土水热化温度场预测方法，包括：

4、采集大体积混凝土正式施工段周围的外界环境数据；

5、将所述大体积混凝土正式施工段周围的外界环境数据，输入至预构建的大体积混凝土施工水热化温度场预测模型中，输出得到混凝土水热化温度场预测结果；

6、其中，所述预构建的大体积混凝土施工水热化温度场预测模型的构建过程，具体如下：

7、采集大体积混凝土预设试验段周围的外界环境数据及大体积混凝土预设试验段内的预设监测点的温度数据；

8、对大体积混凝土预设试验段进行有限元建模，获得水热化温度场计算模型；

9、根据所述大体积混凝土预设试验段周围的外界环境数据及大体积混凝土预设试验段内的预设监测点的温度数据，基于rbf代理模型-粒子群算法，对水热化温度场计算模型中的关键计算参数进行标定，获得标定后的计算参数；

10、将所述标定后的计算参数代入到所述水热化温度场计算模型中，得到预构建的大体积混凝土施工水热化温度场预测模型。

11、进一步的，所述大体积混凝土正式施工段周围的外界环境数据包括大体积混凝土正式施工段周围的环境温度数据、湿度数据及风速数据。

12、进一步的，所述大体积混凝土预设试验段周围的外界环境数据包括大体积混凝土预设试验段周围的环境温度随时间的变化曲线、湿度随时间的变化曲线及风速随时间的变化曲线。

13、进一步的，所述水热化温度场计算模型中的关键计算参数包括与混凝土放热函数相关的参数及影响混凝土表面对流换热系数的参数。

14、进一步的，所述与混凝土放热函数相关的参数，包括混凝土绝热温升值k及混凝土放热速率系数a；所述影响混凝土表面对流换热系数的参数，包括表面对流换热系数中风速项的修正系数k及表面对流换热系数中常数项的修正系数b。

15、进一步的，根据所述大体积混凝土预设试验段周围的外界环境数据及大体积混凝土预设试验段内的若干预设监测点的温度数据，基于rbf代理模型-粒子群算法，对水热化温度场计算模型中的关键计算参数进行标定，获得标定后的计算参数的过程，具体如下：

16、随机生成若干组预设试验段的水热化温度场计算模型的关键计算参数，并代入到所述水热化温度场计算模型中，获得若干初始计算模型；

17、将所述大体积混凝土预设试验段周围的外界环境数据输入至若干所述初始计算模型，分别运行若干所述初始模型对预设监测点的温度数据进行预测，获得若干组预设监测点的温度数据计算值；

18、根据若干组预设监测点的温度数据计算值和大体积混凝土预设试验段内的预设监测点的温度数据，计算得到若干组预设目标函数的函数值；

19、将若干组预设试验段的水热化温度场计算模型的关键计算参数和若干组预设目标函数的函数值作为训练样本，代入到rbf径向基函数进行训练，得到rbf代理模型；

20、利用粒子群算法，对所述rfb代理模型进行寻优，获得rfb代理模型的最优解；

21、将所述rfb代理模型的最优解以及所述rfb代理模型的最优解周围的随机生成解，代入到所述预设试验段的水热化温度场计算模型，获得若干优化计算模型；重新运行若干所述优化计算模型，并根据若干所述优化计算模型的结果，对rbf代理模型进行更新，循环迭代直至收敛，输出得到标定后的计算参数。

22、进一步的，所述预设目标函数，具体为：所有预设监测点的预测面偏差之和；

23、其中，所述预设监测点的预测面偏差，具体为：

24、根据预设监测点的温度数据计算值，构建预测结果曲线；根据大体积混凝土预设试验段内的预设监测点的温度数据，构建真实结果曲线；

25、计算所述预测结果曲线与所述真实结果曲线相夹得面积，即得到所述预设监测点得预测面偏差。

26、本发明还提供了一种混凝土水热化温度场预测系统，包括：

27、数据采集模块，用于采集大体积混凝土正式施工段周围的外界环境数据；

28、结果预测模块，用于将所述大体积混凝土正式施工段周围的外界环境数据，输入至预构建的大体积混凝土施工水热化温度场预测模型中，输出得到混凝土水热化温度场预测结果；

29、其中，所述预构建的大体积混凝土施工水热化温度场预测模型的构建过程，具体如下：

30、对大体积混凝土预设试验段进行有限元建模，获得预设试验段的水热化温度场计算模型；

31、采集大体积混凝土预设试验段周围的外界环境数据及大体积混凝土预设试验段内的若干预设监测点的温度数据；

32、根据所述大体积混凝土预设试验段周围的外界环境数据及大体积混凝土预设试验段内的预设监测点的温度数据，基于rbf代理模型-粒子群算法，对预设试验段的水热化温度场计算模型中的关键计算参数进行标定，获得标定后的计算参数；

33、将所述标定后的计算参数代入到所述预设试验段的水热化温度场计算模型中，得到预构建的大体积混凝土施工水热化温度场预测模型。

34、本发明还提供了一种混凝土水热化温度场预测设备，包括：

35、存储器，用于存储计算机程序；

36、处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述的混凝土水热化温度场预测方法的步骤。

37、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的混凝土水热化温度场预测方法的步骤。

38、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

39、本发明提供了一种混凝土水热化温度场预测方法，基于大体积混凝土预设试验段的外界环境数据和预设监测点的温度数据进行反演分析，实现对水热化温度场计算模型中关键计算参数进行标定，确保计算模型中的关键计算参数能够充分考虑施工现场环境因素的影响，有效保证了水热化温度场预测结果的精确性和有效性，进而提高了大体积混凝凝土水热化模拟分析结果的精确度，为大体积混凝土施工参数设计提供依据，进而确保了大体积混凝土抗裂性能；其次，采用rbf代理模型-粒子群算法进行参数标定，实现利用rfb代理模型和粒子群算法相结合的反演分析方法，能够快速高效标定计算参数，从而极大提高分析效率，节省工期；另外，通过在大体积混凝土预设试验段中获得反演分析过程中所需的数据，无需大量室内试验，大大降低对施工工期的影响。