【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及混凝土澆筑，具體為基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、在大體積混凝土施工中，由于混凝土在硬化過程中會產(chǎn)生大量的水化熱，如果熱量不能及時有效地散發(fā)，可能會導致混凝土內(nèi)部溫度過高，進而產(chǎn)生溫度裂縫，嚴重影響混凝土結(jié)構(gòu)的強度和耐久性。為了解決這個問題，施工中通常會采用冷凝管進行冷卻，以及時移走硬化過程中產(chǎn)生的熱量，從而維持混凝土內(nèi)部的溫度穩(wěn)定。
2、然而，冷凝管的布局設計是一個高度復雜的問題，它受到眾多因素的影響，如冷凝管的管徑、水流速度、布局方式等。傳統(tǒng)的設計方法多依賴于工程師的經(jīng)驗和直覺，難以確保獲得最優(yōu)的布局方案。在實際施工中，不合理的冷凝管布局可能導致冷卻效果不佳，混凝土內(nèi)部溫度控制不理想，甚至引發(fā)質(zhì)量問題。
3、若在混凝土澆筑后才發(fā)現(xiàn)冷凝管布局不合理，調(diào)整起來將極為困難，且可能對已澆筑的混凝土造成損傷。因此，能夠在施工前精確地確定合理的冷凝管布局方式至關(guān)重要，這不僅可以提高施工質(zhì)量，還能有效減少后期維修和調(diào)整的成本。為此，我們提出基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，以解決上述
技術(shù)介紹
中提出的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，包括條件輸入層、布局分析層、數(shù)據(jù)記錄層和結(jié)果輸出層；
3、所述條件輸入層包括用戶交互模塊，所述用戶交互模塊用于接收用戶輸入的影響混凝土溫度變化的控制條件
4、所述布局分析層包括機器學習模塊和布局分析模塊，所述機器學習模塊用于訓練一個溫度變化預測模型，所述溫度變化預測模型能基于用戶輸入的條件數(shù)據(jù)預測出混凝土在硬化過程中溫度上升的最大值，所述布局分析模塊負責接收條件輸入層傳輸?shù)臈l件數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)調(diào)用機器學習模塊中的溫度變化預測模型，以獲得預測的最大溫度值，之后將該預測的最大溫度值和用戶輸入的控制條件一同發(fā)送到數(shù)據(jù)記錄層；
5、所述數(shù)據(jù)記錄層包括存儲模塊，所述存儲模塊用于保存用戶輸入的條件數(shù)據(jù)以及溫度變化預測模型輸出的預測結(jié)果；
6、所述結(jié)果輸出層包括展示模塊，所述展示模塊能夠訪問存儲模塊中保存的數(shù)據(jù)，并將所有基于特定條件預測得到的最大溫度值以可視化的形式展示給用戶；
7、其中，用戶可通過用戶交互模塊動態(tài)調(diào)整輸入的控制條件以獲得不同的預測最大溫度值，并通過與實際生產(chǎn)預期的最大溫度值進行比較，來判斷預測結(jié)果是否滿足生產(chǎn)需求，當預測結(jié)果滿足生產(chǎn)需求時，將此時的控制條件確定為冷凝管的最佳布局參數(shù)。
8、優(yōu)選的，所述用戶交互模塊允許用戶輸入的條件包括冷凝管管徑、管壁厚度、間距、長度，以及混凝土體積、流速和起始溫度，其中流速代表冷卻物質(zhì)在冷凝管中的流動速度，起始溫度表示混凝土在澆筑時刻的溫度。
9、優(yōu)選的，所述溫度變化預測模型的構(gòu)建和訓練步驟包括：
10、s1：數(shù)據(jù)收集，收集混凝土硬化過程中冷凝管的多種組合的布局參數(shù)，記錄每一種布局參數(shù)組合下混凝土的溫度最大上升值數(shù)據(jù)，所述布局參數(shù)包括冷凝管管徑、管壁厚度、間距、長度，以及混凝土體積、流速和起始溫度；
11、s2：對收集的數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標準化和歸一化，以消除異常值和量綱差異對模型訓練的影響，形成規(guī)整的數(shù)據(jù)集；
12、s3：劃分數(shù)據(jù)集，將處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，其中訓練集用于模型的訓練，驗證集用于模型效果的驗證和優(yōu)化，測試集用于在未知數(shù)據(jù)集上驗證模型的泛化能力；
13、s4：模型選擇，根據(jù)溫度變化預測問題的性質(zhì)，選擇合適的機器學習模型，該模型應能夠基于輸入的條件數(shù)據(jù)預測溫度上升的最大值；
14、s5：初始化模型參數(shù)，為所選預測模型設定初始參數(shù)，準備進行訓練；
15、s6：模型訓練，使用訓練集對溫度變化預測模型進行訓練，通過優(yōu)化算法不斷調(diào)整模型參數(shù)，以最小化預測溫度與實際溫度之間的差距；
16、s7：模型驗證與優(yōu)化，使用驗證集對訓練好的模型進行驗證，根據(jù)驗證結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)或結(jié)構(gòu)，以提高預測的準確性；
17、s8：模型評估，使用測試集通過設定的評估指標對優(yōu)化后的模型進行全面評估，確保模型性能達到預期標準；
18、s9：模型保存與部署，保存訓練并驗證完成的溫度變化預測模型，并將其部署到布局分析層的機器學習模塊中，以供后續(xù)實時預測用戶使用，從而實現(xiàn)對混凝土硬化過程中溫度上升最大值的準確預測。
19、優(yōu)選的，根據(jù)溫度變化預測問題的性質(zhì)，選擇線性回歸模型作為預測模型：
20、y＝β0+β1χ1+β2χ2+...+βnχn+∈
21、其中，y代表預測的溫度最大值，x1、x2、...、xn代表用戶輸入的影響混凝土溫度變化的控制條件，如冷凝管管徑、管壁厚度、間距、長度，以及混凝土體積、流速和起始溫度；β1、β2、...、βn是模型的參數(shù)，需要通過訓練來確定；β0是截距項，即所有控制項x都為0時，y的期望值；∈是誤差項，即實際觀測值與模型預測值之間的差異；通過線性回歸模型，能夠基于輸入的條件數(shù)據(jù)預測出混凝土硬化產(chǎn)生的最大溫度，從而輔助用戶確定冷凝管的最佳布局方式。
22、優(yōu)選的，所述機器學習模塊在初始化模型參數(shù)時，為線性回歸模型中的每一個特征xi對應的參數(shù)βi賦予一個初始值，初始值設為接近于0的隨機數(shù)，同時為截距項β0也賦予一個初始值；這些初始參數(shù)值將作為模型訓練的起點，通過后續(xù)的訓練過程不斷優(yōu)化和調(diào)整，直至達到最小化預測溫度與實際溫度之間差距的目標；
23、所述機器學習模塊使用訓練集中的數(shù)據(jù)，通過梯度下降算法，不斷迭代更新線性回歸模型的參數(shù)，以最小化預測溫度與實際溫度之間的損失函數(shù)值；在每次迭代中，根據(jù)損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度信息，調(diào)整模型參數(shù)的值，直至損失函數(shù)收斂或達到預設的迭代次數(shù)。
24、優(yōu)選的，所述機器學習模塊使用測試集中的數(shù)據(jù)，計算模型預測的最大溫度值與實際最大溫度值之間的誤差指標；通過誤差指標綜合評估模型的預測準確性、穩(wěn)定性和泛化能力，從而確定線性回歸模型在預測任務中的性能表現(xiàn)。
25、優(yōu)選的，所述誤差指標包括均方誤差、平均絕對誤差和決定系數(shù)r2。
26、優(yōu)選的，所述用戶交互模塊通過圖形用戶界面提供直觀易用的交互操作；用戶可以通過該界面輸入冷凝管的布局參數(shù)，且界面提供數(shù)據(jù)驗證和錯誤提示功能，確保用戶輸入的數(shù)據(jù)合法且有效。
27、優(yōu)選的，所述存儲模塊采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲功能；其中，用戶輸入的條件數(shù)據(jù)和溫度變化預測模型的預測結(jié)果以數(shù)據(jù)表的形式進行結(jié)構(gòu)化存儲，每個數(shù)據(jù)表包含多個字段，分別對應用戶輸入的各種條件以及模型的預測輸出；同時，利用數(shù)據(jù)庫的事務處理機制確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性；存儲模塊還提供數(shù)據(jù)查詢接口，允許其他模塊根據(jù)需求檢索和訪問存儲的數(shù)據(jù)。
28、優(yōu)選的，所述展示模塊采用web本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：所述用戶交互模塊允許用戶輸入的條件包括冷凝管管徑、管壁厚度、間距、長度，以及混凝土體積、流速和起始溫度，其中流速代表冷卻物質(zhì)在冷凝管中的流動速度，起始溫度表示混凝土在澆筑時刻的溫度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于，所述溫度變化預測模型的構(gòu)建和訓練步驟包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于，根據(jù)溫度變化預測問題的性質(zhì)，選擇線性回歸模型作為預測模型：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：所述機器學習模塊使用測試集中的數(shù)據(jù)，計算模型預測的最大溫度值與實際最大溫度值之間的誤差指標；通過誤差指標綜合評估模型的預測準確性、穩(wěn)定性和泛化能力，從而確定線性回歸模型在預測任務中的性能表現(xiàn)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于機器
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：所述用戶交互模塊通過圖形用戶界面提供直觀易用的交互操作；用戶可以通過該界面輸入冷凝管的布局參數(shù)，且界面提供數(shù)據(jù)驗證和錯誤提示功能，確保用戶輸入的數(shù)據(jù)合法且有效。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：所述存儲模塊采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲功能；其中，用戶輸入的條件數(shù)據(jù)和溫度變化預測模型的預測結(jié)果以數(shù)據(jù)表的形式進行結(jié)構(gòu)化存儲，每個數(shù)據(jù)表包含多個字段，分別對應用戶輸入的各種條件以及模型的預測輸出；同時利用數(shù)據(jù)庫的事務處理機制確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性；存儲模塊還提供數(shù)據(jù)查詢接口，允許其他模塊根據(jù)需求檢索和訪問存儲的數(shù)據(jù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：所述展示模塊采用Web前端技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化展示功能；通過調(diào)用圖表庫將存儲模塊中保存的用戶輸入條件數(shù)據(jù)和溫度變化溫度預測模型的預測結(jié)果以圖表的形式進行展示，包括折線圖、柱狀圖和散點圖；同時，展示模塊還提供交互功能，允許用戶通過界面操作選擇展示的數(shù)據(jù)范圍、圖表類型以及自定義圖表的樣式和配置，以滿足用戶對不同數(shù)據(jù)展示需求。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：所述用戶交互模塊允許用戶輸入的條件包括冷凝管管徑、管壁厚度、間距、長度，以及混凝土體積、流速和起始溫度，其中流速代表冷卻物質(zhì)在冷凝管中的流動速度，起始溫度表示混凝土在澆筑時刻的溫度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于，所述溫度變化預測模型的構(gòu)建和訓練步驟包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于，根據(jù)溫度變化預測問題的性質(zhì)，選擇線性回歸模型作為預測模型：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：所述機器學習模塊使用測試集中的數(shù)據(jù)，計算模型預測的最大溫度值與實際最大溫度值之間的誤差指標；通過誤差指標綜合評估模型的預測準確性、穩(wěn)定性和泛化能力，從而確定線性回歸模型在預測任務中的性能表現(xiàn)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于機器學習的冷凝管智能布局系統(tǒng)，其特征在于：所述誤差指標包括均方誤差、平均絕對誤差和決...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周韜劍，周興明，顏鴻仁，李秀飛，蔣曉東，馬小兵，陳云，馮伍謙，
申請(專利權(quán))人：中核華泰建設有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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