申请/专利权人：山东大学;山东高速建设管理集团有限公司

申请日：2024-03-06

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117831686B

主分类号：G16C60/00

分类号：G16C60/00;G16C20/70;G06N5/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明提出了基于随机森林预测椰壳纤维提高混凝土强度的方法及系统，涉及混凝土强度预测技术领域。包括获取椰壳纤维，将椰壳纤维的长度和配比作为骨料参数，基于不同的骨料参数构建对照实验组，使椰壳纤维与混凝土原材料混合，进行模型试件的浇筑；选取性能参数，通过浇筑的模型试件获取每一实验组的性能；建立随机森林预测模型，将每一实验组对应的骨料参数和获取的性能参数数值作为训练数据组，对随机森林预测模型进行训练；基于训练好的随机森林预测模型寻找达到最优性能参数时的骨料参数，得到椰壳纤维混入混凝土的最优长度和配比方案。本发明能够通过随机森林预测算法预测出混凝土最佳强度时椰壳纤维的长度和配比。

主权项：1.基于随机森林预测椰壳纤维提高混凝土强度的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取椰壳纤维，将椰壳纤维的长度和配比作为骨料参数，基于不同的骨料参数构建对照实验组，使椰壳纤维与混凝土原材料混合，进行模型试件的浇筑；选取性能参数，通过浇筑的模型试件获取每一实验组的性能；建立随机森林预测模型，将每一实验组对应的骨料参数和获取的性能参数数值作为训练数据组，对随机森林预测模型进行训练；基于训练好的随机森林预测模型寻找达到最优性能参数时的骨料参数，得到椰壳纤维混入混凝土的最优长度和配比方案；设计了对照实验，在对照实验中不但考虑到了椰壳纤维的加入量，也考虑到椰壳纤维添入时的纤维长度变化对试件强度的影响，获取的数据作为训练数据具有较高的准确度，便于训练出更加精准的模型；选取抗折强度和抗压强度作为性能参数；采用杠杆式抗折试验机对试件强度进行检验，直至试件断裂，计算出试件的抗折强度，并计算平均值；将加载断的试件放到抗折实验仪器中进行实验，进行抗压试验，计算出试件的抗压强度，并计算平均值；对随机森林预测模型进行训练，具体为：读取训练数据，对数据组进行X轴和Y轴的变量区分，X轴为椰壳纤维的长度和配比，Y轴为模型件的抗折强度和抗压强度；对模型进行调参，设置各个树的深度，评判每组模型的性能和X轴对Y轴的拟合程度，使模型的精度达到最高；确定树的深度，模型调参完成；设置输入参数为椰壳纤维的长度和配比，设置椰壳纤维的长度每次增加值、配比每次增加值，从零点开始计算输出集料的抗折强度和抗压强度数据，构造折线图；当抗折强度曲线和抗压强度曲线达到峰值时，此时的椰壳纤维长度和椰壳纤维配比即为最优方案；获取椰壳纤维，具体包括：将椰子壳进行破碎处理，放入去离子水中浸泡；充分浸泡后加入脂肪酶反应，之后将椰子壳取出并使用去离子水充分冲洗；将冲洗后的椰子壳放入碱性溶液中，对该溶液环境进行加压和蒸煮，蒸煮后取出使用清水冲洗干净；把冲洗后的椰子壳放入去离子水溶液中加入二氧化氯和碳酸钠在恒温的条件下浸泡，浸泡后对粗纤维使用热水冲洗干净；冲洗后的粗纤维进行脱水干燥，梳理后获得椰壳纤维。

全文数据：

权利要求：

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