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申请/专利权人：华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司;中国水利水电科学研究院;山东泽盛物联网科技有限公司

摘要：本发明提出了一种反演混凝土热学参数的方法，即：根据实际工况确定混凝土热传导方程、初始条件、边界条件及未知的混凝土热学参数；根据实际的混凝土结构建立网格模型，获取网格模型所有节点和表面节点的空间位置信息；采集混凝土温度测点数据；构建训练样本数据；搭建全连接神经网络，设置未知的混凝土热学参数为神经网络可训练的参数；构造损失函数；损失函数反向传播优化神经网络参数，当损失函数趋于稳定或迭代次数大于设置的最大迭代次数时，最终优化得到的混凝土热学参数的值即为反演结果。根据本发明公开的方法反演混凝土热学参数不需要反复求解混凝土温度场正问题，计算速度快、精度高。

主权项：1.一种反演混凝土热学参数的方法，其特征在于：它包括S1、根据混凝土结构的实际工况确定混凝土热传导方程、初始条件和边界条件方程式，及方程式中未知的混凝土热学参数；S2、根据实际的混凝土结构建立网格模型，获取网格模型所有节点空间位置信息xi,yi,zi和表面节点空间位置信息xj,yj,zjboundary；S3、采集混凝土温度测点数据，包括各混凝土温度测点空间位置信息xk,yk,zkmonitoring、总监测时间τ、温度监测时刻数据τmmonitoring以及温度监测数据Tmmonitoring，其中，总监测时间为混凝土热学参数反演分析计算的时间；S4、构建热传导方程、初始条件、边界条件及温度测点训练样本数据；具体方法：先将步骤S3中的总监测时间τ进行离散化处理，其中N为正整数，n为序数；然后，结合步骤S2、S3中的空间位置信息构建热传导方程训练样本数据xi,yi,zi,τn，初始条件训练样本数据xi,yi,zi,0，边界条件训练样本数据xj,yj,zj,τnboundary和温度测点训练样本数据xk,yk,zk,τmmonitoring；S5、搭建一个全连接神经网络，神经网络关系式为Tnet＝netx,y,z,τ,w,b；将未知的混凝土热学参数设置为神经网络可训练的参数，神经网络关系式为Tnet＝netx,y,z,τ,w,b,{未知的混凝土热学参数}；S6、根据步骤S1确定的方程式构造损失函数；S7、损失函数反向传播优化神经网络参数，包括神经网络连接参数w、b和未知的混凝土热学参数；上述的全连接神经网络前向传播计算损失函数时，神经网络参数包括神经网络连接参数和设置的未知的混凝土热学参数已知，神经网络关系式为Tnetx,y,z,τ；反向传播优化神经网络参数时，神经网络的输入变量已知，神经网络关系式为Tnetw,b,{未知的混凝土热学参数}；当损失函数趋于稳定或迭代次数大于设置的最大迭代次数iter≥itermax时，最终优化得到的混凝土热学参数的值为反演结果。

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