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基于随机森林预测椰壳纤维提高混凝土强度的方法及系统

申请号: CN202410250860.4
申请人: 山东大学; 山东高速建设管理集团有限公司
申请日期: 2024/3/6

摘要文本

本发明提出了基于随机森林预测椰壳纤维提高混凝土强度的方法及系统,涉及混凝土强度预测技术领域。包括获取椰壳纤维,将椰壳纤维的长度和配比作为骨料参数,基于不同的骨料参数构建对照实验组,使椰壳纤维与混凝土原材料混合,进行模型试件的浇筑;选取性能参数,通过浇筑的模型试件获取每一实验组的性能;建立随机森林预测模型,将每一实验组对应的骨料参数和获取的性能参数数值作为训练数据组,对随机森林预测模型进行训练;基于训练好的随机森林预测模型寻找达到最优性能参数时的骨料参数,得到椰壳纤维混入混凝土的最优长度和配比方案。本发明能够通过随机森林预测算法预测出混凝土最佳强度时椰壳纤维的长度和配比。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于随机森林预测椰壳纤维提高混凝土强度的方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410250860.4
申请日 2024/3/6
公告号 CN117831686A
公开日 2024/4/5
IPC主分类号 G16C60/00
权利人 山东大学; 山东高速建设管理集团有限公司
发明人 李岩; 程之恒; 吴建清; 王小超; 许孝滨; 王建柱; 田源; 杜聪
地址 山东省济南市历城区山大南路27号; 山东省济南市历下区龙鼎大道600号全运村中央广场A1写字楼

专利主权项内容

1.基于随机森林预测椰壳纤维提高混凝土强度的方法,其特征在于,包括以下步骤:获取椰壳纤维,将椰壳纤维的长度和配比作为骨料参数,基于不同的骨料参数构建对照实验组,使椰壳纤维与混凝土原材料混合,进行模型试件的浇筑;选取性能参数,通过浇筑的模型试件获取每一实验组的性能;建立随机森林预测模型,将每一实验组对应的骨料参数和获取的性能参数数值作为训练数据组,对随机森林预测模型进行训练;基于训练好的随机森林预测模型寻找达到最优性能参数时的骨料参数,得到椰壳纤维混入混凝土的最优长度和配比方案。