海洋环境下混凝土抗压强度劣化数据管理及预测评价系统

论文摘要

进入到21世纪,海洋已成为世界各国政治、经济、军事竞争的制高点。而我国目前在海洋基础设施方面的建设力度也在不断加大,如2018年10月24日正式开通港珠澳大桥,一跃成为世界最长的跨海大桥,昭示我国向超级工程建设强国又迈进了重要一步。而海洋苛刻的服役环境,使得混凝土结构容易出现侵蚀破坏问题,严重影响海洋基础设施的安全性和使用寿命。因此,如何让混凝土材料能够达到100年甚至120年的服役寿命,即研究混凝土在海洋环境下的耐久性问题,已成为土木工程材料者一直以来的研究热点。本论文也是基于973国家重点基础研究发展计划（严酷环境下混凝土材料与结构长寿命的基础研究2015CB655100）,开展相关方面的研究。混凝土的耐久性设计和寿命预测问题,传统的方法是从物理、化学和生化的角度去解析混凝土的侵蚀劣化机理和具体过程,然后构建数学物理模型并采用数学解析或数值解的方法进行计算,最终得到拟合的预测模型。该方法理论和可解释性强,但在构建过程中做了大量简化,因此模型的适用性和外推能力有限。而本文则从“大数据分析”的角度出发,采用“数据挖掘”和“机器学习”的方法,实现基于大量真实数据的海洋环境下混凝土抗压强度劣化预测。并将数据预测与数据管理以及其它功能进行集成,构建出集数据收集、管理、分析和预测等功能一体化的大数据分析平台,最终为海洋环境混凝土耐久性工作者提供可靠的数据参考和决策支持。在海洋环境下混凝土抗压强度劣化数据管理及预测评价系统构建之前,本文完成了SQL数据库的2018年数据补充工作和SVM模型的三步优化。首先采用文献检索的方法收集数据,并对摘录数据进行强度规格化、水泥类型规格化和干湿循环制度规格化,最终补充有效数据617组,数据库总量达10184组。然后基于本应用场景下相比于人工神经网络、决策树等预测模型更优的SVM模型,采用输入参数补全优化、输入参数主因素和水泥聚类优化、干湿循环-盐结晶转化为应力三步优化方案,使原始SVM的最终平均相对误差方面从33.3%降低为14.4%,相对误差中位数则从23.4%降低为10.8%,400个预测数据中相对误差≤30%的数据点从245个提升到344个,占比达到86%。此外通过干湿循环-盐结晶转化为应力,实现有荷载参数的混凝土强度预测,扩展了本系统SVM预测模型的应用范围。系统的构建采用C#编程语言,将SQL Server数据库端和Matlab分析应用端结合起来,实现对数据管理、数据预测以及其它功能的整合,构建出便于管理员维护和用户使用的人机交互系统。其中“数据管理”采用“树形”的框架进行设计,实现多样化的数据管理功能:“数据添加”、“数据浏览管理”、“数据统计”和“数据选项设置”等,能够满足管理员对数据的全面管理需求。“数据预测”采用更易于上手和操作的“直线型”框架和操作流程,以“步步引导”的方式进行,帮助用户完成“预测参数输入”、“参数确认”、“SVM强度预测”和“结果显示”的过程。最终的预测结果,采用图表结合的方式直观呈现,并附带系统自动计算出的参考偏差,实现用户对强度预测结果的评估。最后本系统还提供了系统的开放性与可持续更新和应用的方案。采用云电脑方式,将本系统部署在更具硬件优势的云端服务器上,实现用户通过网页访问的方式并提升系统的计算速度和应用效果。其次,基于SVM模型预测精度与训练集有效数据量呈正比的研究结果,通过收集用户用于激活系统所提供的数据,采用系统自检进行新增数据的有效性判定,最终实现本系统的健康和可持续性发展。

论文目录

摘要

Abstract

专业术语注释表

第一章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 混凝土耐久性数据库及管理系统研究现状

1.3 混凝土强度演变预测研究现状

1.4 本文的主要研究内容

第二章 SQL数据库更新与SVM预测模型优化

2.1 2018 年海洋环境混凝土强度数据的收集整理

2.1.1 数据获取

2.1.2 数据的规格化处理

2.2 SQL数据库的更新

2.2.1 本系统中SQL数据库介绍

2.2.2 SQL数据库补充2018 年数据

2.3 常用预测模型简介与SVM模型优势分析

2.3.1 常用预测模型简介

2.3.2 SVM模型与DT及 ANN模型对比分析

2.4 SVM预测模型的三步优化

2.4.1 第一步:输入参数补全优化

2.4.2 第二步:输入参数主因素与水泥聚类优化

2.4.3 第三步:干湿循环-盐结晶转化为应力降维优化

2.5 本章小结

第三章数据管理及预测评价系统的构建

3.1 系统整体框架与主界面设计

3.1.1 系统整体框架设计

3.1.2 系统主界面设计

3.2 系统整体流程设计

3.3 数据管理功能的实现

3.3.1 数据管理功能需求分析

3.3.2 数据管理功能框架设计

3.3.3 系统与数据库的远程链接

3.3.4 数据管理界面与实现代码

3.4 数据预测功能的实现

3.4.1 数据预测功能需求分析

3.4.2 数据预测功能框架设计

3.4.3 数据预测功能流程设计

3.4.4 系统对Matlab SVM的调用

3.4.5 数据预测功能界面与实现代码

3.5 本章小结

第四章数据管理及预测评价系统的应用

4.1 更新后系统数据库统计及应用分析

4.1.1 更新后系统数据库整体浏览

4.1.2 更新后系统数据库统计分析

4.1.3 更新后系统数据库对模型预测能力的影响

4.2 系统数据预测功能的应用与效果分析

4.2.1 无荷载状态下混凝土强度预测分析

4.2.2 荷载状态下混凝土强度预测分析

4.2.3 数据预测参考偏差应用效果分析

4.3 数据管理及预测评价系统的开放性与可持续性设计

4.3.1 系统云电脑的开放性设计

4.3.2 用户激活提供数据实现系统可持续化

4.4 本章小结

第五章总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

附录部分测试数据详表

攻读硕士期间科研成果情况

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 凌灏

导师: 钱春香

关键词: 海洋环境,混凝土抗压强度,数据管理,数据预测,模型

来源: 东南大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 海洋学,无机化工,建筑科学与工程

单位: 东南大学

基金: 国家重点基础研究发展计划(973计划),2015CB655100,严酷环境下混凝土材料与结构长寿命的基础研究,课题二:严酷环境下混凝土材料损伤演变与性能劣化,子课题四:多因素耦合,多机制作用下混凝土性能劣化评价体系

分类号: TU528;P75

DOI: 10.27014/d.cnki.gdnau.2019.000505

总页数: 112

文件大小: 7885K

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