侍莘莘 （合肥熱電集團有限公司，安徽 合肥 230031）

0 引言

混凝土質(zhì)量檢測是建筑工程檢測過程中的重要一環(huán)，應(yīng)當予以充分的技術(shù)支持。但是，在實際的混凝土質(zhì)量檢測過程中會受到很多因素的影響，例如環(huán)境因素、人為因素等，這些因素都有可能會對混凝土質(zhì)量檢測造成一定程度的影響[1-3]。因此，混凝土質(zhì)量檢測十分重要，所以針對如何提升質(zhì)量檢測的準確性有以下三點重要意義。一是混凝土質(zhì)量檢測可以對混凝土的質(zhì)量進行精準的、全面的檢查，同時又可以通過全面地分析得到準確的數(shù)據(jù)，從而為工作人員更精準地進行混凝土配比提供依據(jù)；二是通過混凝土質(zhì)量檢測可以進一步控制工程成本，由于將配比進行優(yōu)化之后，減少了材料的浪費，進而降低了成本投入；三是混凝土質(zhì)量檢測可以提高建筑工程的安全性能，減少事故的發(fā)生，對于保障工程的安全也具有重大意義。

現(xiàn)階段已經(jīng)形成了有關(guān)混凝土的相關(guān)標準和使用規(guī)范，首先是因為混凝土是否達標直接關(guān)系到整個工程的持久性和安全性[4-6]；其次是因為建筑工程是較為普遍的，形成一套完整、系統(tǒng)的標準也有利于未來混凝土的配比；最后是一套標準可以有效地降低成本，減少不必要的浪費。在具體應(yīng)用中，混凝土的質(zhì)量也是衡量工程質(zhì)量是否達標的重要指標。越來越多的學者意識到了混凝土的重要性，因此展開了更加深入的研究。同時，為提升國內(nèi)的建造水平并和國際接軌，更要加強研究。隨著時代的發(fā)展以及技術(shù)的不斷更新，人工智能的使用范圍逐漸變大，在混凝土配比的領(lǐng)域中也有所涉及。因此，人工智能技術(shù)在混凝土配比作業(yè)中建立的混凝土性能模型要比優(yōu)化算法建立的模型更加精準、成本低且性價比更高，可以更精細化地完成配比工作。

1 項目概況

項目總建筑面積約為200516.10 m2，其中地上部分為157891.18m2，地下部分為46544.86m2。工程地面上主要由5棟高層住宅，2棟商業(yè)組成。8#樓西單元、9#樓東單元為34 層高層住宅樓，建筑高度為109.45m；8#樓東單元、9#樓西單元為27層高層住宅樓，建筑高度為96.70m；10#樓、11#樓為17 層住宅樓，建筑高度為56.70m；12#樓東單元為23 層住宅樓，建筑高度為79.30m，西單元為24 層住宅樓，建筑高度為82.20m；13#樓、14#樓為4層商業(yè)樓，建筑高度為23.00～25.20m。地下為兩層，層高為3.60m，防水等級一級，耐火等級一級，抗震設(shè)防烈度為6 度，結(jié)構(gòu)安全等級二級，地基基礎(chǔ)設(shè)計等級甲級。此項目工程所需要的混凝土都是商品混凝土，并利用泵送設(shè)備進行施工。

2 混凝土的力學性能試驗

2.1 混凝土制備

根據(jù)《普通混凝土力學性能試驗方法標準》（GB/T 2558-2020）進行操作，依據(jù)抗壓強度、抗折強度、劈裂強度測得的數(shù)據(jù)來評定混凝土的力學性能，再生混凝土性能的影響因素較多，根據(jù)混凝土配合比設(shè)計要求，混凝土力學性能影響因素主要包括水泥、粉煤灰、碎石、細骨料、減水劑、水量，這幾種常用的組成材料的樣本數(shù)據(jù)見表1。

表1 組成材料的樣本數(shù)據(jù)(單位：kg/m3)

將150mm×150mm×150mm 的立方體作為標準試塊，把已經(jīng)配比好的混凝土裝到里面，并計算25L 的混凝土需要的材料量。在完成所有的材料稱重之后，按照標準依次投放進攪拌機，在完成攪拌作業(yè)之后將其倒出，最后形成模具。試驗主要設(shè)備見圖1，試驗主要過程見圖2。先進行坍塌度的測試，然后再次將其倒進試模當中進行下一步工作，并在適宜的環(huán)境中進行保存。傳統(tǒng)的混凝土配比需要進行多次，才能試驗出適合施工的配比，這也就意味著需要耗費大量的人力、物力，造成浪費[7-8]。

圖1 試驗主要設(shè)備

圖2 試驗主要過程

2.2 實驗結(jié)果

抗壓強度試驗結(jié)果如圖3 所示，最大值為46.7MPa、最小值為38.9MPa；坍落度試驗結(jié)果如圖4 所示，最大值為19.6mm、最小值為18.1mm。根據(jù)水泥、粉煤灰、碎石、細骨料、減水劑、水量幾個參數(shù)的配比，發(fā)現(xiàn)水泥與碎石的數(shù)值對抗壓強度的影響最為明顯，其次是粉煤灰與細骨料。

圖3 抗壓強度試驗結(jié)果

圖4 坍落度試驗結(jié)果

3 支持向量機的理論基礎(chǔ)

3.1 支持向量機的原理

支持向量機（SVM）是基于應(yīng)用統(tǒng)計學習理論的學習算法，處理小樣本數(shù)據(jù)分類和相關(guān)的回歸問題[9-10]。它主要是通過建立一個最優(yōu)分類超平面，將輸入空間中的不可分樣本（無論是線性或者是非線性的樣本）分開，如圖5所示。

圖5 最優(yōu)分類超平面

最優(yōu)分類超平面公式：

式中：w為權(quán)重；b為偏差。

原樣本空間就可以分為兩類樣本，其公式表示為：

式中：yi∈[-1,1]，為輸入?yún)?shù)。

但樣本可能存在誤差，為了校正存在的偏差，可以引入松弛變量εi和懲罰因子C，進而超平面的約束表示為：

Lagrangian 乘子為參數(shù)αi，轉(zhuǎn)換為對偶問題，即：

根據(jù)Kuhn-Tucker 條件，αi必須滿足αi[yi(wφ(xi)+b) - 1 +εi= 0]，當αi≠0 時，樣本為支持向量。最后得到最優(yōu)分類函數(shù)：

式中：m為支持向量的個數(shù)；K(x,xi)=φT(x)為核函數(shù)。

3.2 支持向量機核函數(shù)的選擇

在支持向量機分類中，核函數(shù)的選擇非常重要。核函數(shù)的主要功能是對樣本數(shù)據(jù)通過相關(guān)的處理進行分類。本文選擇的核函數(shù)為徑向基函數(shù)（RBF），此核函數(shù)計算速度快、訓練簡單。

式中：u、v分別為數(shù)據(jù)集的兩個樣本；γ是核函數(shù)的系數(shù)。

3.3 支持向量機的基本流程

支持向量機的基本流程如圖6 所示。

圖6 基本流程

支持向量機的步驟如下：確定混凝土分析模型的輸入和輸出向量，并針對樣本數(shù)據(jù)的特性及實際需求，將樣本分為訓練集和測試集；創(chuàng)建支持向量混凝土質(zhì)量分析模型，得到相應(yīng)的分類模型，在同一工況條件下確定模型參數(shù)；利用訓練好的分類模型，對待測試的樣本進行測試；結(jié)果分析。

4 基于支持向量機的建筑工程混凝土質(zhì)量可靠性預(yù)測

混凝土的制作過程中，影響其運行安全性的因素眾多，經(jīng)過綜合考慮選取對混凝土質(zhì)量比較重要的性能參數(shù)（即水泥、粉煤灰、碎石、細骨料、減水劑、水量）作為輸入量，輸出量選擇抗壓強度與坍落度。在MATLAB 工具箱，利用改進的網(wǎng)格搜索法對SVM 懲罰參數(shù)C、核函數(shù)參數(shù)γ 尋優(yōu)，這樣可以減小尋優(yōu)所花費的時間。參數(shù)的尋優(yōu)范圍為（2-15，215），經(jīng)過優(yōu)化選擇后最終得到SVM 最優(yōu)懲罰參數(shù)C=24.5634、γ=0.22067，尋優(yōu)準確率為96.0387%。利用支持向量機的建筑工程混凝土預(yù)測模型，通過對10組樣本進行訓練，對另外的15組數(shù)據(jù)進行測試，為了保證訓練樣本的收斂，對其進行歸一化處理。本次對樣本數(shù)據(jù)中16～25 號樣本進行訓練，對1～15 號樣本進行預(yù)測和驗證。預(yù)測模型結(jié)果與試驗值對比結(jié)果如圖7、圖8所示。通過對比支持向量機與試驗結(jié)果絕對誤差數(shù)據(jù)，最大誤差沒有超過5%，誤差相對較小，準確率較高，模型相對穩(wěn)定，算法更簡潔、方便、實用。

圖7 抗壓強度預(yù)測模型結(jié)果與試驗值對比

圖8 坍落度預(yù)測模型結(jié)果與試驗值對比

5 結(jié)論

具有良好的力學性能以及耐久性是優(yōu)質(zhì)混凝土的重要性能，也是未來混凝土改良的方向。在實際的工程施工中，混凝土質(zhì)量能否符合施工標準是極其重要的?，F(xiàn)階段測量已經(jīng)投入生產(chǎn)的高性能混凝土的強度成本較高，所以成本低且精準地測量出其強度是非常有必要的。本文通過支持向量機對試驗測得樣本數(shù)據(jù)進行混凝土的質(zhì)量可靠性訓練、驗證和測試，預(yù)測正確率能達到95%。