現(xiàn)代水泥基復(fù)合材料智能化設(shè)計及應(yīng)用

目錄
前言
縮略表
第1章 緒論 1
1.1 人工智能技術(shù)及其在土木工程領(lǐng)域的應(yīng)用 1
1.2 基于機器學習模型的水泥基復(fù)合材料性能預(yù)測與材料設(shè)計 3
1.3 物理信息引導(dǎo)的機器學習模型 5
參考文獻 7
第2章 水泥基復(fù)合材料多源高通量數(shù)據(jù)庫與知識圖譜構(gòu)建技術(shù) 9
2.1 引言 9
2.2 水泥基復(fù)合材料多源高通量數(shù)據(jù)庫構(gòu)建技術(shù) 9
2.2.1 數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法概述 9
2.2.2 水泥基復(fù)合材料數(shù)據(jù)采集 12
2.2.3 水泥基復(fù)合材料數(shù)據(jù)庫自動化特征選擇與異常檢測 13
2.3 水泥基復(fù)合材料知識圖譜構(gòu)建技術(shù) 15
2.3.1 知識圖譜的概念 15
2.3.2 知識圖譜的數(shù)據(jù)收集 17
2.3.3 水泥基復(fù)合材料知識圖譜的構(gòu)建 17
2.3.4 基于知識圖譜的特征選擇 19
2.4 本章小結(jié) 20
參考文獻 21
第3章 水泥基復(fù)合材料智能化圖像分析技術(shù)及微觀結(jié)構(gòu)表征技術(shù) 24
3.1 引言 24
3.2 原材料及配合比設(shè)計 25
3.2.1 原材料表征 25
3.2.2 原材料組成及設(shè)計 26
3.2.3 硬化漿體成型 29
3.3 微觀結(jié)構(gòu)表征 29
3.3.1 BSE樣品制樣 29
3.3.2 水泥基復(fù)合材料的背散射電子成像 32
3.3.3 水泥基復(fù)合材料膠凝顆粒微觀形貌 33
3.4 智能圖像分析 35
3.4.1 BSEIA-ML方法 37
3.4.2 膠凝顆粒水化程度分析 42
3.4.3 誤差分析 47
3.5 本章小結(jié) 49
參考文獻 50
第4章 水泥基復(fù)合材料宏觀性能智能化預(yù)測模型構(gòu)建技術(shù) 52
4.1 引言 52
4.2 水泥基復(fù)合材料性能智能化預(yù)測模型 53
4.2.1 自密實混凝土數(shù)據(jù)描述 53
4.2.2 自密實混凝土數(shù)據(jù)標準化 58
4.2.3 工作性能預(yù)測模型 59
4.3 自密實混凝土力學性能預(yù)測模型 67
4.4 自密實混凝土耐久性預(yù)測模型 72
4.5 自密實混凝土性能預(yù)測模型比較 75
4.6 水泥基復(fù)合材料性能預(yù)測模型可解釋分析 79
4.7 水泥基復(fù)合材料流變-性能影響機理分析 83
4.7.1 自密實混凝土組成成分與流變特性的關(guān)聯(lián)性研究 83
4.7.2 自密實混凝土流變與工作性能關(guān)聯(lián)性研究 89
4.7.3 自密實混凝土流變特性與力學性能關(guān)聯(lián)性研究 99
4.8 本章小結(jié) 102
參考文獻 102
第5章 物理信息機器學習混合驅(qū)動的水泥基復(fù)合材料性能預(yù)測模型
融合機制研究 106
5.1 引言 106
5.2 物理信息機器學習融合模型原理 106
5.2.1 不同融合方式原理 107
5.2.2 基于流變學的物理信息方程原理 113
5.2.3 損失函數(shù)修改 114
5.2.4 損失函數(shù)權(quán)重調(diào)優(yōu) 114
5.3 物理信息機器學習融合模型建立 115
5.3.1 基于YS預(yù)測的損失函數(shù)修改 115
5.3.2 基于PV預(yù)測的損失函數(shù)修改 115
5.3.3 基于超參數(shù)自動調(diào)優(yōu)的損失函數(shù)權(quán)重調(diào)優(yōu) 116
5.3.4 模型性能評估 123
5.4 物理信息機器學習融合模型預(yù)測效果分析 124
5.4.1 損失函數(shù)值演變過程 124
5.4.2 融合模型與其他模型對比分析 126
5.4.3 基于SHAP方法的參數(shù)分析 132
5.4.4 智能調(diào)控前后的打印效果對比 136
5.5 本章小結(jié) 138
參考文獻 139
第6章 物理信息引導(dǎo)的低碳水泥基復(fù)合材料智能化設(shè)計方法及應(yīng)用 144
6.1 引言 144
6.2 設(shè)計方法概述 144
6.2.1 低碳水泥基復(fù)合材料單目標優(yōu)化設(shè)計方法 144
6.2.3 全生命周期評價 146
6.2.4 實驗測試 146
6.2.2 低碳高性能混凝土多性能協(xié)同智能設(shè)計方法 147
6.3 低碳水泥基復(fù)合材料單目標優(yōu)化設(shè)計 150
6.3.1 低碳水泥基復(fù)合材料配合比設(shè)計參數(shù)智能優(yōu)化 150
6.3.2 低碳水泥基復(fù)合材料骨料級配參數(shù)智能優(yōu)化 157
6.3.3 低碳水泥基復(fù)合材料智能化設(shè)計方法及經(jīng)濟環(huán)境效應(yīng)分析 160
6.4 低碳高性能混凝土多性能協(xié)同智能設(shè)計 162
6.4.1 低碳高性能混凝土多目標優(yōu)化效果 162
6.4.2 低碳高性能混凝土多性能協(xié)同設(shè)計結(jié)果分析 166
6.4.3 低碳高性能混凝土優(yōu)化方法對比 168
6.5 水泥基復(fù)合材料設(shè)計方法實驗驗證 170
6.6 水泥基復(fù)合材料設(shè)計方案解釋分析 175
6.6.1 基于PDP算法的水泥基復(fù)合材料設(shè)計方案可解釋分析 175
6.6.2 基于知識圖譜的水泥基復(fù)合材料設(shè)計方案解釋分析 177
6.7 本章小結(jié) 178
參考文獻 179
第7章 物理信息引導(dǎo)的3D打印水泥基復(fù)合材料智能化設(shè)計方法及應(yīng)用 182
7.1 引言 182
7.2 多目標優(yōu)化原理 182
7.2.1 定義 182
7.2.2 約束條件 183
7.2.3 終止條件 183
7.2.4 優(yōu)化算法—帶精英策略的二代非支配排序的遺傳算法（NSGA-Ⅱ） 184
7.2.5 決策方法—優(yōu)劣解距離法（TOPSIS） 184
7.3 3D打印水泥基復(fù)合材料可打印性和力學性能預(yù)測模型建立 185
7.3.1 可打印性預(yù)測 185
7.3.2 力學性能預(yù)測 187
7.3.3 基于SHAP方法的參數(shù)分析 189
7.4 3D打印水泥基復(fù)合材料打印設(shè)計參數(shù)智能優(yōu)化 195
7.4.1 滿足可打印性要求 195
7.4.2 滿足力學性能要求 197
7.5 3D打印水泥基復(fù)合材料配合比設(shè)計參數(shù)智能優(yōu)化 199
7.5.1 滿足可打印性要求 199
7.5.2 滿足力學性能要求 202
7.6 3D打印水泥基復(fù)合材料智能設(shè)計與傳統(tǒng)設(shè)計的對比分析 204
7.6.1 滿足可打印性要求 204
7.6.2 滿足力學性能要求 205
7.7 3D打印水泥基復(fù)合材料設(shè)計方法實驗驗證 206
7.7.1 滿足可打印性要求 206
7.7.2 滿足力學性能要求 209
7.8 本章小結(jié) 211
參考文獻 213