基于机器学习的冷凝管智能布局系统的制作方法

本发明涉及混凝土浇筑，具体为基于机器学习的冷凝管智能布局系统。

背景技术：

1、在大体积混凝土施工中，由于混凝土在硬化过程中会产生大量的水化热，如果热量不能及时有效地散发，可能会导致混凝土内部温度过高，进而产生温度裂缝，严重影响混凝土结构的强度和耐久性。为了解决这个问题，施工中通常会采用冷凝管进行冷却，以及时移走硬化过程中产生的热量，从而维持混凝土内部的温度稳定。

2、然而，冷凝管的布局设计是一个高度复杂的问题，它受到众多因素的影响，如冷凝管的管径、水流速度、布局方式等。传统的设计方法多依赖于工程师的经验和直觉，难以确保获得最优的布局方案。在实际施工中，不合理的冷凝管布局可能导致冷却效果不佳，混凝土内部温度控制不理想，甚至引发质量问题。

3、若在混凝土浇筑后才发现冷凝管布局不合理，调整起来将极为困难，且可能对已浇筑的混凝土造成损伤。因此，能够在施工前精确地确定合理的冷凝管布局方式至关重要，这不仅可以提高施工质量，还能有效减少后期维修和调整的成本。为此，我们提出基于机器学习的冷凝管智能布局系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于机器学习的冷凝管智能布局系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于机器学习的冷凝管智能布局系统，包括条件输入层、布局分析层、数据记录层和结果输出层；

3、所述条件输入层包括用户交互模块，所述用户交互模块用于接收用户输入的影响混凝土温度变化的控制条件，并将这些条件数据传输至布局分析层；

4、所述布局分析层包括机器学习模块和布局分析模块，所述机器学习模块用于训练一个温度变化预测模型，所述温度变化预测模型能基于用户输入的条件数据预测出混凝土在硬化过程中温度上升的最大值，所述布局分析模块负责接收条件输入层传输的条件数据，并根据这些数据调用机器学习模块中的温度变化预测模型，以获得预测的最大温度值，之后将该预测的最大温度值和用户输入的控制条件一同发送到数据记录层；

5、所述数据记录层包括存储模块，所述存储模块用于保存用户输入的条件数据以及温度变化预测模型输出的预测结果；

6、所述结果输出层包括展示模块，所述展示模块能够访问存储模块中保存的数据，并将所有基于特定条件预测得到的最大温度值以可视化的形式展示给用户；

7、其中，用户可通过用户交互模块动态调整输入的控制条件以获得不同的预测最大温度值，并通过与实际生产预期的最大温度值进行比较，来判断预测结果是否满足生产需求，当预测结果满足生产需求时，将此时的控制条件确定为冷凝管的最佳布局参数。

8、优选的，所述用户交互模块允许用户输入的条件包括冷凝管管径、管壁厚度、间距、长度，以及混凝土体积、流速和起始温度，其中流速代表冷却物质在冷凝管中的流动速度，起始温度表示混凝土在浇筑时刻的温度。

9、优选的，所述温度变化预测模型的构建和训练步骤包括：

10、s1：数据收集，收集混凝土硬化过程中冷凝管的多种组合的布局参数，记录每一种布局参数组合下混凝土的温度最大上升值数据，所述布局参数包括冷凝管管径、管壁厚度、间距、长度，以及混凝土体积、流速和起始温度；

11、s2：对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、标准化和归一化，以消除异常值和量纲差异对模型训练的影响，形成规整的数据集；

12、s3：划分数据集，将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于模型的训练，验证集用于模型效果的验证和优化，测试集用于在未知数据集上验证模型的泛化能力；

13、s4：模型选择，根据温度变化预测问题的性质，选择合适的机器学习模型，该模型应能够基于输入的条件数据预测温度上升的最大值；

14、s5：初始化模型参数，为所选预测模型设定初始参数，准备进行训练；

15、s6：模型训练，使用训练集对温度变化预测模型进行训练，通过优化算法不断调整模型参数，以最小化预测温度与实际温度之间的差距；

16、s7：模型验证与优化，使用验证集对训练好的模型进行验证，根据验证结果调整模型参数或结构，以提高预测的准确性；

17、s8：模型评估，使用测试集通过设定的评估指标对优化后的模型进行全面评估，确保模型性能达到预期标准；

18、s9：模型保存与部署，保存训练并验证完成的温度变化预测模型，并将其部署到布局分析层的机器学习模块中，以供后续实时预测用户使用，从而实现对混凝土硬化过程中温度上升最大值的准确预测。

19、优选的，根据温度变化预测问题的性质，选择线性回归模型作为预测模型：

20、y＝β0+β1χ1+β2χ2+...+βnχn+∈

21、其中，y代表预测的温度最大值，x1、x2、...、xn代表用户输入的影响混凝土温度变化的控制条件，如冷凝管管径、管壁厚度、间距、长度，以及混凝土体积、流速和起始温度；β1、β2、...、βn是模型的参数，需要通过训练来确定；β0是截距项，即所有控制项x都为0时，y的期望值；∈是误差项，即实际观测值与模型预测值之间的差异；通过线性回归模型，能够基于输入的条件数据预测出混凝土硬化产生的最大温度，从而辅助用户确定冷凝管的最佳布局方式。

22、优选的，所述机器学习模块在初始化模型参数时，为线性回归模型中的每一个特征xi对应的参数βi赋予一个初始值，初始值设为接近于0的随机数，同时为截距项β0也赋予一个初始值；这些初始参数值将作为模型训练的起点，通过后续的训练过程不断优化和调整，直至达到最小化预测温度与实际温度之间差距的目标；

23、所述机器学习模块使用训练集中的数据，通过梯度下降算法，不断迭代更新线性回归模型的参数，以最小化预测温度与实际温度之间的损失函数值；在每次迭代中，根据损失函数对模型参数的梯度信息，调整模型参数的值，直至损失函数收敛或达到预设的迭代次数。

24、优选的，所述机器学习模块使用测试集中的数据，计算模型预测的最大温度值与实际最大温度值之间的误差指标；通过误差指标综合评估模型的预测准确性、稳定性和泛化能力，从而确定线性回归模型在预测任务中的性能表现。

25、优选的，所述误差指标包括均方误差、平均绝对误差和决定系数r2。

26、优选的，所述用户交互模块通过图形用户界面提供直观易用的交互操作；用户可以通过该界面输入冷凝管的布局参数，且界面提供数据验证和错误提示功能，确保用户输入的数据合法且有效。

27、优选的，所述存储模块采用关系型数据库技术实现数据存储功能；其中，用户输入的条件数据和温度变化预测模型的预测结果以数据表的形式进行结构化存储，每个数据表包含多个字段，分别对应用户输入的各种条件以及模型的预测输出；同时，利用数据库的事务处理机制确保数据的一致性和完整性；存储模块还提供数据查询接口，允许其他模块根据需求检索和访问存储的数据。

28、优选的，所述展示模块采用web前端技术实现数据的可视化展示功能；通过调用图表库将存储模块中保存的用户输入条件数据和温度变化温度预测模型的预测结果以图表的形式进行展示，包括折线图、柱状图和散点图；同时，展示模块还提供交互功能，允许用户通过界面操作选择展示的数据范围、图表类型以及自定义图表的样式和配置，以满足用户对不同数据展示需求。

29、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

30、本系统通过机器学习模块训练的温度变化预测模型，能够基于用户输入的多重控制条件，准确预测混凝土在硬化过程中的温度上升最大值，这一预测能力使得工程师能够在施工前就对冷凝管的布局效果进行科学的评估，从而避免了传统方法中依赖经验和直觉进行设计的不确定性。

31、通过动态调整用户输入的控制条件，并实时观察预测模型输出的温度预测值，用户可以直观地了解到不同布局方案对混凝土温度控制的影响，这种交互式的设计方法不仅提高了设计的灵活性，还有助于工程师快速找到满足生产需求的冷凝管最佳布局方式，实现了冷凝管布局的智能优化，不仅提高了施工质量，还有效降低了后期维修和调整的成本，为大体积混凝土施工带来了显著的经济效益。