一种粗骨料超高性能混凝土强度预测方法及相关设备与流程

本发明涉及混凝土强度预测，尤其涉及一种粗骨料超高性能混凝土强度预测方法及设备。

背景技术：

1、超高性能混凝土是一种具有高强度、高耐久性、低孔隙率的超高强水泥基材料，在超高性能混凝土中加入粗骨料制备粗骨料超高性能混凝土，能在最大限度降低机械性能损失的情况下减少水泥用量，提高混凝土的弹性模量，减少早期收缩，增加超高性能混凝土的应用范围。而抗压强度是粗骨料超高性能混凝土最重要的指标参数，是结构设计与施工的重要依据。因此，对粗骨料超高性能混凝土的抗压强度进行检测是保证混凝土质量的核心内容。

2、目前对粗骨料超高性能混凝土的强度进行检测时，需要先在实验室通过配比实验经过28天的养护龄期，再按照标准进行检测，导致得到准确检测结果的周期较长。且目前只能完成“强度检测”，无法实现短期内“强度预测”功能。而对粗骨料超高性能混凝土进行强度预测可极大的减少检测工作量，提高效率，节约工程人力和时间成本，具有显著的应用前景。因此，亟需一种可以预测粗骨料超高性能混凝土强度的技术方案。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种粗骨料超高性能混凝土强度预测方法及相关设备，旨在实现对粗骨料超高性能混凝土强度的高效、精准和智能化预测。

2、第一方面，本发明提供一种粗骨料超高性能混凝土强度预测方法，所述混凝土强度预测方法包括：

3、基于骨料识别模型获取超高性能混凝土的第一截面图像中粗骨料的第一相关信息以及浆体的第二相关信息，其中，所述粗骨料的第一相关信息包括粗骨料的粒径、面积、取向分布、骨料间平均距离、级配、密度、浆体层最大厚度、压碎值以及填充率，所述浆体的第二相关信息包括浆体的水灰比以及粘度，所述超高性能混凝土包含粗骨料；

4、基于第一相关信息和第二相关信息，通过性能预测模型得到所述第一截面图像对应的超高性能混凝土的强度。

5、可选的，在所述基于骨料识别模型获取超高性能混凝土截面图像中粗骨料的第一相关信息以及浆体的第二相关信息的步骤之前，包括：

6、获取训练集中多张超高性能混凝土的第二截面图像以及每张第二截面图像中粗骨料的级配、密度、压碎值、浆体的水灰比、浆体的粘度和每张第二截面图像对应的超高性能混凝土的实际强度；

7、分别对每张第二截面图像进行预处理，得到每张预处理后的第二截面图像；

8、通过标注软件对每张预处理后的第二截面图像中的粗骨料进行标注，基于进行标注后的每张第二截面图像对深度学习模型进行训练，得到骨料识别模型；

9、基于每张预处理后的第二截面图像，通过骨料识别模型得到每张第二截面图像中粗骨料的第三相关信息，其中，所述粗骨料的第三相关信息包括粗骨料的粒径、面积、取向分布、浆体层最大厚度、骨料间平均距离以及填充率；

10、对每张预处理后的第二截面图像对应的第四相关信息进行归一化处理，得到每张预处理后的第二截面图像对应的归一化处理后的第四相关信息，其中，第四相关信息包括浆体的水灰比、浆体的粘度、粗骨料的第三相关信息、级配、密度、压碎值以及每张第二截面图像对应的超高性能混凝土的实际强度；

11、基于归一化处理后的第四相关信息对深度学习模型进行训练，得到性能预测模型。

12、可选的，所述对每张预处理后的第二截面图像对应的第四相关信息进行归一化处理，得到每张预处理后的第二截面图像对应的归一化处理后的第四相关信息的步骤，包括：

13、将第i张预处理后的第二截面图像对应的粗骨料的级配以及粗骨料的级配对应的平均值和方差代入归一化处理计算公式，计算得到每i张预处理后的第二截面图像对应的进行归一化处理后的粗骨料的级配，其中，归一化处理计算公式如下：

14、

15、其中，xi′代表第i张预处理后的第二截面图像对应的进行归一化处理后的粗骨料的级配，xi代表第i张预处理后的第二截面图像对应的粗骨料的级配，x代表粗骨料的级配对应的平均值，s代表粗骨料的级配对应的方差，以此类推，计算得到每张预处理后的第二截面图像对应的归一化处理后的第四相关信息。

16、可选的，在所述基于归一化处理后的第四相关信息对深度学习模型进行训练，得到性能预测模型的步骤之后，包括：

17、基于每张测试集中超高性能混凝土的第三截面图像，通过性能预测模型得到每张第三截面图像对应的每个超高性能混凝土的预测强度；

18、基于修正系数分别对每个超高性能混凝土的预测强度进行修正处理，得到每个修正后的超高性能混凝土的预测强度；

19、基于每个修正后的超高性能混凝土的预测强度和对应的超高性能混凝土的实际强度计算得到性能预测模型的均方误差和相关系数。

20、可选的，所述基于骨料识别模型获取超高性能混凝土的第一截面图像中粗骨料的第一相关信息以及浆体的第二相关信息的步骤，包括：

21、获取含有粗骨料的超高性能混凝土的第一截面图像中粗骨料的级配、密度、压碎值、堆积密实度、浆体的水灰比、浆体的粘度以及单位体积超高性能混凝土内的粗骨料体积分数；

22、基于骨料识别模型通过多边形拟合算法计算得到第一截面图像中的最大粗骨料粒径、粗骨料的粒径、取向分布以及骨料间平均距离，通过像素统计算法计算得到第一截面图像中实际粗骨料所占面积以及混凝土的截面面积；

23、将第一截面图像中粗骨料的堆积密实度、单位体积超高性能混凝土内的粗骨料体积分数以及第一截面图像中的最大粗骨料粒径代入第一预设公式，计算得到第一截面图像中浆体层的最大厚度，其中，第一预设公式如下：

24、

25、其中，mpt为超高性能混凝土的第一截面图像中浆体层的最大浆体厚度，φmax为超高性能混凝土的第一截面图像中粗骨料的堆积密实度，φ为超高性能混凝土的第一截面图像中单位体积混凝土内的粗骨料体积分数，dmax为超高性能混凝土的第一截面图像中的最大粗骨料粒径；

26、将超高性能混凝土的第一截面图像中实际粗骨料所占面积以及超高性能混凝土的截面面积代入第二预设公式，计算得到粗骨料的填充率，其中，第二预设公式如下：

27、

28、其中，f表示超高性能混凝土的第一截面图像中粗骨料的填充率，m1表示超高性能混凝土的第一截面图像中实际粗骨料所占面积，m2表示超高性能混凝土的截面面积。

29、第二方面，本发明还提供一种粗骨料超高性能混凝土强度预测装置，所述混凝土强度预测装置包括：

30、信息获取模块，用于获取测试集中的超高性能混凝土的第一截面图像，并基于骨料识别模型获取所述第一截面图像中粗骨料的第一相关信息以及浆体的第二相关信息，其中，所述粗骨料的第一相关信息包括粗骨料的粒径、面积、取向分布、骨料间平均距离、级配、密度、浆体层最大厚度、压碎值以及填充率，所述浆体的第二相关信息包括浆体的水灰比以及粘度，所述超高性能混凝土包含粗骨料；

31、强度预测模块，用于基于第一相关信息和第二相关信息，通过性能预测模型得到所述第一截面图像对应的超高性能混凝土的强度。

32、可选的，所述信息获取模块，具体用于：

33、获取含有粗骨料的超高性能混凝土的第一截面图像中粗骨料的级配、密度、压碎值、堆积密实度、浆体的水灰比、浆体的粘度以及单位体积超高性能混凝土内的粗骨料体积分数；

34、基于骨料识别模型通过多边形拟合算法计算得到第一截面图像中的最大粗骨料粒径、粗骨料的粒径、取向分布以及骨料间平均距离，通过像素统计算法计算得到第一截面图像中实际粗骨料所占面积以及混凝土的截面面积；

35、将第一截面图像中粗骨料的堆积密实度、单位体积超高性能混凝土内的粗骨料体积分数以及第一截面图像中的最大粗骨料粒径代入第一预设公式，计算得到第一截面图像中浆体层的最大厚度，其中，第一预设公式如下：

36、

37、其中，mpt为超高性能混凝土的第一截面图像中浆体层的最大浆体厚度，φmax为超高性能混凝土的第一截面图像中粗骨料的堆积密实度，φ为超高性能混凝土的第一截面图像中单位体积混凝土内的粗骨料体积分数，dmax为超高性能混凝土的第一截面图像中的最大粗骨料粒径；

38、将超高性能混凝土的第一截面图像中实际粗骨料所占面积以及超高性能混凝土的截面面积代入第二预设公式，计算得到粗骨料的填充率，其中，第二预设公式如下：

39、

40、其中，f表示超高性能混凝土的第一截面图像中粗骨料的填充率，m1表示超高性能混凝土的第一截面图像中实际粗骨料所占面积，m2表示超高性能混凝土的截面面积。

41、可选的，所述粗骨料超高性能混凝土强度预测装置，还包括计算模块，用于：

42、基于每张测试集中超高性能混凝土的第三截面图像，通过性能预测模型得到每张第三截面图像对应的每个超高性能混凝土的预测强度；

43、基于修正系数分别对每个超高性能混凝土的预测强度进行修正处理，得到每个修正后的超高性能混凝土的预测强度；

44、基于每个修正后的超高性能混凝土的预测强度和对应的超高性能混凝土的实际强度计算得到性能预测模型的均方误差和相关系数。

45、第三方面，本发明还提供一种粗骨料超高性能混凝土强度预测设备，所述粗骨料超高性能混凝土强度预测设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的粗骨料超高性能混凝土强度预测程序，其中所述粗骨料超高性能混凝土强度预测程序被所述处理器执行时，实现如上所述的粗骨料超高性能混凝土强度预测方法的步骤。

46、第四方面，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有粗骨料超高性能混凝土强度预测程序，其中所述粗骨料超高性能混凝土强度预测程序被处理器执行时，实现如上所述的粗骨料超高性能混凝土强度预测方法的步骤。

47、本发明中，基于骨料识别模型获取超高性能混凝土的第一截面图像中粗骨料的第一相关信息以及浆体的第二相关信息，其中，所述粗骨料的第一相关信息包括粗骨料的粒径、面积、取向分布、骨料间平均距离、级配、密度、浆体层最大厚度、压碎值以及填充率，所述浆体的第二相关信息包括浆体的水灰比以及粘度，所述超高性能混凝土包含粗骨料；基于第一相关信息和第二相关信息，通过性能预测模型得到所述第一截面图像对应的超高性能混凝土的强度。通过本发明，基于粗骨料超高性能混凝土中粗骨料关键特性参数和浆体关键特性参数，通过骨料识别模型和性能预测模型即可得到待检测混凝土的强度，不需要进行养护后再按照标准进行检测，实现了对粗骨料超高性能混凝土强度的高效、精准和智能化预测，减少了目前检测的工作量，提高了效率，降低了人工和时间成本。