李 翔

(鎮(zhèn)江高等?？茖W(xué)校 a. 醫(yī)藥技術(shù)學(xué)院；b. 鎮(zhèn)江市功能化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 鎮(zhèn)江 212028)

“建筑材料”是建筑工程技術(shù)、建材檢驗(yàn)技術(shù)、工程安全評(píng)價(jià)與監(jiān)理等專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課程，涵蓋建筑材料檢測相關(guān)實(shí)驗(yàn)，應(yīng)用性強(qiáng)[1]。學(xué)生通過學(xué)習(xí)，掌握材料的組成、性質(zhì)和特征，掌握材料的檢測方法、了解影響材料性能的因素，使其崗位適應(yīng)能力和操作技能達(dá)到本專業(yè)上崗基本標(biāo)準(zhǔn)。學(xué)生就業(yè)后將會(huì)在第三方檢測公司或施工單位實(shí)驗(yàn)室從事檢測工作，所以教學(xué)中應(yīng)關(guān)注職業(yè)技能，實(shí)現(xiàn)理論教學(xué)與實(shí)驗(yàn)教學(xué)緊密配合。

1 存在的問題

首先，“建筑材料”實(shí)驗(yàn)課程設(shè)計(jì)中需要按照國家標(biāo)準(zhǔn)測試特定的建筑材料性能，但學(xué)生只是按部就班完成實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，缺乏獨(dú)立思考和創(chuàng)新動(dòng)力，容易出現(xiàn)不重視實(shí)驗(yàn)原理、實(shí)驗(yàn)方法不合理、實(shí)驗(yàn)儀器操作不規(guī)范等問題。其次，“建筑材料”實(shí)驗(yàn)課程設(shè)計(jì)中需要分析各種建筑材料性能，并介紹實(shí)驗(yàn)方法。如水泥相關(guān)物理性能測試、鋼筋力學(xué)性能測試、混凝土相關(guān)性能測試等，材料種類多，實(shí)驗(yàn)內(nèi)容繁雜，對(duì)儀器設(shè)備的要求較高。實(shí)際教學(xué)中，受限于實(shí)踐課時(shí)和實(shí)驗(yàn)設(shè)備，實(shí)驗(yàn)內(nèi)容有限。最后，學(xué)生不能深刻認(rèn)識(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的差異性。如采用相同的實(shí)驗(yàn)方法對(duì)鋼筋進(jìn)行抗拉強(qiáng)度測試時(shí)，抗拉強(qiáng)度的測試結(jié)果可能存在較大差異，關(guān)鍵因素有鋼筋材料的各元素含量、缺陷等。如果能獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，利用合適的模型進(jìn)行分析，就能夠掌握關(guān)鍵性因素，深刻理解相關(guān)理論知識(shí)點(diǎn)。

2 優(yōu)化實(shí)驗(yàn)方案

基于相關(guān)檢測行業(yè)發(fā)展需要整合教學(xué)內(nèi)容。學(xué)生在實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)節(jié)會(huì)關(guān)注實(shí)驗(yàn)原理、實(shí)驗(yàn)方法、實(shí)驗(yàn)儀器的操作流程，為此，改變教學(xué)計(jì)劃，增加實(shí)驗(yàn)教學(xué)課時(shí)。與第三方檢測公司建立緊密聯(lián)系，從第三方檢測公司收集原料種類、配比等重要數(shù)據(jù)，以實(shí)際生產(chǎn)過程中各原料參數(shù)為依據(jù)制備建筑材料構(gòu)件，如混凝土試件、砂漿試件，測試如混凝土(砂漿)的抗壓強(qiáng)度、抗折強(qiáng)度、坍落度等性能；獲得已成型構(gòu)件的性能參數(shù)，如鋼筋的成分含量，如碳、硅、錳、磷、硫、鉻、鎳、鉬、鈦等。依據(jù)國家檢測標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)檢測方案，指導(dǎo)學(xué)生實(shí)驗(yàn)，比較實(shí)驗(yàn)室測試結(jié)果與企業(yè)實(shí)測結(jié)果，查找問題，提高檢測能力。以混凝土抗壓強(qiáng)度測試(《混凝土強(qiáng)度檢驗(yàn)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》GBJ 107-87)為例[2]，混凝土的制備涉及各種原料的選用，如水泥強(qiáng)度、水泥含量、水灰比、骨灰比、添加劑量、用水量、減水劑使用量、粗骨料用量、細(xì)骨料用量、砂率、細(xì)骨料細(xì)度模數(shù)等[3-4]。組織學(xué)生參觀第三方檢測公司，實(shí)地觀摩檢測人員實(shí)際操作。教師收集企業(yè)建筑材料原料配比數(shù)據(jù)、28 d抗壓強(qiáng)度值，形成企業(yè)樣品數(shù)據(jù)庫。在實(shí)驗(yàn)中設(shè)計(jì)工藝參數(shù)，有目標(biāo)地制備混凝土構(gòu)件并測試，比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果、企業(yè)實(shí)測結(jié)果的差異，關(guān)注操作的規(guī)范性。

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)預(yù)判實(shí)驗(yàn)結(jié)果，確定關(guān)鍵性因素。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型，簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量節(jié)點(diǎn)(神經(jīng)元)相互聯(lián)接構(gòu)成。目前，誤差反向傳播(error back-propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近、模式識(shí)別、信息分類、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[6]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是具有隱含層的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，通過修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值(Wji，Wkj)和閾值(θj，θk)，使誤差函數(shù)e沿負(fù)梯度方向下降，直到輸出誤差(精度)減小到可以接受的程度，如圖1所示，具體標(biāo)準(zhǔn)誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法如圖2所示。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

鑒于實(shí)驗(yàn)教學(xué)課時(shí)有限，可以在實(shí)驗(yàn)課中指導(dǎo)學(xué)生掌握BP預(yù)測模型[7]，利用課外時(shí)間反復(fù)練習(xí)編程技術(shù)。BP模型的建立需要采集大量真實(shí)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于第三方檢測公司。模型訓(xùn)練以影響材料性能的指標(biāo)為目標(biāo)值，影響材料性能的因素為輸入值，獲得訓(xùn)練后的模型具備相應(yīng)的預(yù)測能力[8-10]。該模型可用于待檢測材料性能的預(yù)測，比較模型預(yù)測性能值與實(shí)測值，驗(yàn)證模型的實(shí)用性，如圖3所示。

圖2 標(biāo)準(zhǔn)誤差反向傳播算法(以混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測為例)

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練以及預(yù)測流程

虛擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法需要利用課外時(shí)間完成實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，學(xué)生自行下載Matlab軟件，實(shí)現(xiàn)編程。主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的專用函數(shù)newff()，調(diào)用的格式為net=newff(PR, [S1S2…SN]),{TF1TF2…TFN},BTF, BLF, PF)[11]，PR代表輸入層樣本矩陣，Si代表第i層神經(jīng)元數(shù)，TFi代表第i層激勵(lì)函數(shù)，默認(rèn)值為“tansig”，BTF代表網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)，整體調(diào)整權(quán)值與閾值，以達(dá)到誤差最小，默認(rèn)值為“trainlm”，BLF代表學(xué)習(xí)函數(shù)，局部調(diào)整權(quán)值與閾值，默認(rèn)值為“l(fā)earngdm”，PF為性能函數(shù)，默認(rèn)值為“mse”，代表均方誤差。還涉及部分編程程序，如net.trainParam.show代表訓(xùn)練步長，net.trainParam.lr代表學(xué)習(xí)率，net.trainParam.epochs代表訓(xùn)練步數(shù)，net.trainParam.goal代表精度，net.trainParam.time代表訓(xùn)練時(shí)間等。

學(xué)生大多擁有電腦，課外自學(xué)具有可行性。編程教學(xué)耗費(fèi)課時(shí)，但經(jīng)授課教師指導(dǎo)，模型普遍具備適用性，可用于大量建筑材料性能的預(yù)測，如水泥抗壓強(qiáng)度、混泥土抗壓強(qiáng)度、鋼筋抗拉強(qiáng)度、土工布抗拉強(qiáng)度預(yù)測等。利用模型進(jìn)行材料性能預(yù)測，預(yù)測精度高于90%，部分材料性能的預(yù)測結(jié)果如表1所示。利用模型特性，可自行評(píng)估影響材料性能的關(guān)鍵性因素。實(shí)際制樣中，學(xué)生會(huì)重點(diǎn)關(guān)注原料種類、配比對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，提高嚴(yán)謹(jǐn)性。利用企業(yè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，通過模型仿真獲得測試數(shù)據(jù)，并與企業(yè)實(shí)測數(shù)據(jù)比較，可以更好地理解模型的適用性，了解影響特定材料性能的關(guān)鍵因素。

表1 模型參數(shù)設(shè)定與預(yù)測精度(實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)由學(xué)生提供)

3 學(xué)生可接受度

虛擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)法可預(yù)測建筑材料的性能，比較實(shí)測結(jié)果，同步驗(yàn)證模型的實(shí)用性。第三方檢測公司提供相關(guān)數(shù)據(jù)，提高了模型的預(yù)測能力。

實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，編程環(huán)節(jié)至關(guān)重要。建模中，第三方檢測公司提供涉及工藝的數(shù)據(jù)，學(xué)生利用課余時(shí)間自行編程練習(xí)，并及時(shí)對(duì)比企業(yè)提供的性能指標(biāo)，及時(shí)提供相關(guān)編程流程的截圖，發(fā)布在學(xué)習(xí)通上。

教學(xué)中，對(duì)建筑工程技術(shù)、建筑材料檢測技術(shù)、工程安全評(píng)價(jià)與監(jiān)理專業(yè)的學(xué)生試行虛擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)法。以問卷調(diào)查的方式了解學(xué)生對(duì)教學(xué)方法的適應(yīng)性、對(duì)掌握BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型編程的理解程度。發(fā)放調(diào)查問卷60份，回收60份。實(shí)驗(yàn)原理接受程度方面，約80%的學(xué)生能完全接受，16.25%的學(xué)生基本能接受，3.75%的學(xué)生不能接受。編程難度方面，83.3%的學(xué)生認(rèn)為可以獨(dú)立編程，16.7%的學(xué)生認(rèn)為無法獨(dú)立編程。模型的預(yù)測精度方面，86.6%的學(xué)生認(rèn)為模型預(yù)測精度較高，實(shí)測值與預(yù)測值的精度高于90%，13.4%的學(xué)生認(rèn)為模型的預(yù)測精度不高。教學(xué)滿意程度方面，91.6%的學(xué)生表示滿意，8.4%的學(xué)生表示基本滿意。虛擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)法在高職高專院校教學(xué)中具有可行性。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中具有較好的容錯(cuò)能力，通過簡單的參數(shù)調(diào)控就可以達(dá)到模型優(yōu)化的目的。編程中需要調(diào)控的參數(shù)包括輸入層節(jié)點(diǎn)(神經(jīng)元)、隱含層節(jié)點(diǎn)、輸出層節(jié)點(diǎn)、隱含層激活函數(shù)、輸出層激活函數(shù)、學(xué)習(xí)率、精度等。不斷訓(xùn)練模型可以達(dá)到預(yù)測的最佳性能。因此，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具有通用性，適用于預(yù)測不同材料的性能、確定關(guān)鍵影響因素。

4 結(jié)束語

采用虛擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)法能夠激發(fā)學(xué)生的積極性與主動(dòng)性，培養(yǎng)學(xué)生實(shí)際動(dòng)手能力、自主學(xué)習(xí)能力。采用虛擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法，可以使實(shí)驗(yàn)教學(xué)變得多元化，有效解決實(shí)驗(yàn)教學(xué)受實(shí)驗(yàn)室條件限制等問題，豐富實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。