CN119442411B 一种建筑材料生命周期的智能预测方法及系统 （中国建筑科学研究院有限公司）

号一种建筑材料生命周期的智能预测方法及本发明公开了一种建筑材料生命周期的智合损伤度，根据所述环境参数计算环境影响因筑材料失效数据和状态数据输入所述建筑材料生命周期智能预测模型获得预测寿命和危险因预测的效率和准确性，同时具有较好的可解释2S1、获取建筑材料失效数据和状态数据，拟合所S2、所述状态数据包含建筑材料状态数据和环S3、分析所述环境状态数据与所述综合损伤S4、根据所述综合损伤度和所述环境影响因子所述失效数据由试验失效数据和模拟失效数进行相同配合比、施工工艺和养护条件下材料试件的土工试验，根据材料的基本参数构建材料试件有限元模型，对材料试件进根据三参数威布尔模型对失效数据进行拟合得到尺度参数和形状根据分布函数F(t)确定可靠度函数R(t)和失效函数s(t)，计算F(t)＝0.632时对应的所述建筑材料状态数据包括建筑材料的横截面3采用超声波探测仪测定待预测建筑材料内部孔隙率，计算弹性模wA＝lg|Aw1222|将综合损伤度和基本预测寿命输入第一寿命预测函数中获得第一预测寿命，表达式_T0对寿命偏差模态函数进行关键模态识别得到正交变换矩阵(u,v),同时对将(u,v)进行DCT逆变换得到重构寿命偏差场(m,n),计算相对重构误差得到寿命偏4对环境状态数据进行聚类操作获得剥离损伤环境指标和弹性模量采用超球体分布模型对主要环境指标进行异常筛选，将位于超球为t时刻大气SO2浓CO2第二预测寿命与寿命偏差系数同基本预测寿命的乘积成5输入层与机模型层连接，将预处理后训练集数据输入至基模型层选用混合法来使用新的Holdout集训练元学习器合成最终的预测寿命输入到输出层，输出在支持向量机基模型中，采用合页损失函数确保分类的准采用测试集对模型进行评估输出建筑材料生命周期智能将待预测建筑材料失效数据和状态数据输入所述建筑材料生命周期智能预测模型获数据采集模块：用于获取建筑材料失效数据和状态数据，对所述数据处理模块：用于根据所述失效数据计算建筑材料基本预测寿状态数据输入所述建筑材料生命周期智能预测模型获得预测寿命和危6筑材料生命周期智能预测模型获得预测寿命和危722|8_T0[0043]对寿命偏差模态函数进行关键模态识别得到正交变换矩阵i(u,v),同时对将i(u,v)进行DCT逆变换得到重构寿命偏差场f(m,n),计算相对重构误差得到寿命偏[0047]对环境状态数据进行聚类操作获得剥离损伤环境指标和为t时刻大气9[0056]将基本预测寿命T0、第一预测寿命T1和综合损伤度wA输入损失寿命函数获得损失所述第二预测寿命与寿命偏差系数同基本预测寿命的乘积成略层选用混合法来使用新的Holdout集训练元学习器合成最终的预测寿命输入到输出层，[0066]将待预测建筑材料失效数据和状态数据输入所述建筑材料生命周期智能预测模所述状态数据输入所述建筑材料生命周期智能预测模型获得预测寿命和危命和所述危险因子，将建筑材料的所述预测寿命和所述危险因子向用户进行可视化展示，筑材料生命周期智能预测模型获得预测寿命和危断裂延伸率0.22%;22|离后横截面积SS＝1.43m2、初始横截面积S0＝1.5m2、孔隙率P＝0.7％、初始质量m0=T0[0119]对寿命偏差模态函数进行关键模态识别得到正交变换矩阵i(u,v),同时对将i(u,v)进行DCT逆变换得到重构寿命偏差场f(m,n),计算相对重构误差得到寿命偏[0124]对环境状态数据进行聚类操作获得剥离损伤环境指标和[0126]在实际评估中，对本组某运营期为5年的斜拉桥的索塔的主要环境指标进行异常为t时刻大气[0130]在实际评估中，某运营期为5年的斜拉桥的索塔的主要环境指标：大气SO2浓度[0135]将基本预测寿命T0、第一预测寿命T1和综合损伤度wA输入损失寿命函数获得损失所述第二预测寿命与寿命偏差系数同基本预测寿命的乘积成略层选用混合法来使用新的Holdout集训练元学习器合成最终的预测寿命输入到输出层，[0146]将待预测建筑材料失效数据和状态数据输入所述建筑材料生命周期智能预测模组成的数据集训练模型得到建筑材料生命周期智能预测模型，将本组某运营期为5年的斜拉桥的索塔的失效数据和状态数据输入建筑材料生命周期智能预测模型得到某运