收藏 分销(赏)

钢筋混凝土施工质量评价的智能方法.pdf

上传人:apps****199 文档编号:43225 上传时间:2021-06-01 格式:PDF 页数:3 大小:224.38KB
下载 相关 举报
钢筋混凝土施工质量评价的智能方法.pdf_第1页
第1页 / 共3页
钢筋混凝土施工质量评价的智能方法.pdf_第2页
第2页 / 共3页
钢筋混凝土施工质量评价的智能方法.pdf_第3页
第3页 / 共3页
亲,该文档总共3页,全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
资源描述

1、2 0 1 0 年 第 8期 (总 第 2 5 0 期 ) Nu mb e r 8 i n 2 0 1 0 ( T o t a l No 2 5 0 ) 混 凝 土 Co nc r e t e 理论研究 THEORETI CAL RES EARCH d o i : 1 0 3 9 6 9 i s s n 1 0 0 2 3 5 5 0 2 0 1 0 0 8 0 1 2 钢筋混凝土施工质量评价的智能方法 奠轻兵 ( 广西经济管理干部学院 建筑管理系,广西 南宁 5 3 0 0 0 7 ) 摘要: 将智能方法引入到钢筋混凝土施工质量评价研究中, 以模板工程、 钢筋工程、 混凝土工程施工质量为输入

2、指标, 钢筋混凝土施工 质量程度为输出指标, 基于支持向量机建立钢筋混凝土施工质量评价的智能分析模型。并将该模型应用到工程实际中。 研究表明: 预测结 果能反映施工质量的优劣, 该模型回 判错误率低 , 预测精度高, 为钢筋混凝土施工质量评价提供了一条新的途径。 关键词: 智能方法;钢筋混凝土; 施工质量 ; 评价指标 中图分 类号: T U5 2 8 0 1 文献标志码 : A 文章编号 : 1 0 0 2 3 5 5 0 ( 2 0 1 0 ) 0 8 0 0 3 5 0 3 I nt e l l i ge nc e as s e s s m e nt met ho d o f qua i

3、 l t y of r ei n f or c e d c onc r e t e c on st r u c t ion MOQ i n g - b i n g ( G u a n g x i E c o n o mi cMa n a g e me n t C a d r eC o l l e g e C o n s t r u c t i o nMa n a g e me n t , Na n n i n g 5 3 0 0 0 7 , C h i n a ) Ab s t r a c t : Ac c o mp l i s h e s t h e s t a g e f o r e c

4、a s t f o r c o n s t r u c t i o n p r o j e c t q u a l i t y e v a l u a t i o n b a s e d o nth e g r e a t n o n l in e a r f u n c t i o n a p p r o a c h i n g c a p a b i l i t y o f S VM Ac c o r d i n g t o c o n c r e t e p r e p a r a t i o n, t r a n s p o r t a t i o n , c o n s t r u

5、c t , c o n s e r v e a s i mp o a t i o n l a ye r , c o n c r e t e c o n s t r u c t i o n q u a l i t y r i s k d e gr e e a s o u t p u t l a y e r , e s t a b l i s hSVM m o de l , a n da c t u a l d a t awe r eu s e df o r t r a i n i n ga ndp r a c t i c eo f t h emo d e 1 TF i n a l l y, o

6、b t a i n sd i g i t i z e dthe a p p r a i s a l r e s u l t c a nb ea c c u r a t e , a n d r e fl e c t c o n s t r u c t i o nq u a l i tythe fi t a n d u n fi t , t h u s the w i d e p r o s p e c t o f S V M i n r i s k ma n a g e me n t o f e n g i n e e r i n g c o n s t r u c t i o n we r e

7、 p r e s e n t e d Ke ywor d s: i n t e l l i g e n c eme t h o d s ; q u a l i t yo f r e inf o r c e d; c o n c r e t e c o n s t r u c t i o n; e v a l u a t i o ni n d e x 0 引言 钢筋混凝土结构是 目前土木工程领域普遍采用的主要结 构。钢筋混凝土的施工质量是影响建筑结构安全和耐久性的主 要问题, 在建筑结构中起主要作用, 钢筋混凝土工程质量的好坏, 直接影响整个工程的质量与使用寿命 。 鉴于此, 系统、 全面地 评

8、价钢筋混凝土施工质量, 是工程施工管理工作的重要方面, 钢 筋混凝土施工质量评估体系中往往含有非定量的因素, 具有很大 的不确定性难以定量化, 这给评价带来很大的困难。原因是评价 体系的输入和输出之间的关系是复杂的非线性关系。 工程施工质 量评价是利用以往类似工程的数据,并运用一定的模型而进行 计算的。但这种方法由于影响因素多且复杂, 加之受到所收集数 据的随机性、 未确知性等的影响, 难以达到令人满意的精度 。 钢筋混凝土的质量与其影响因素之间的关系也呈现高度非线性 和不确定性特征。并且, 这些特征已不能用经典的数学模型来准 确描述。鉴于此 , 本文从数据融合角度出发, 根据工程实际选择 影

9、响因素建立钢筋混凝土的质量评价的样本数据,根据高度非 线性智能方法支持向量机理论对新样本学习月 , 将智能方法引入 到钢筋混凝土施工质量评价研究中, 以模板工程、 钢筋工程、 混 凝土工程施工质量为输入指标, 钢筋混凝土施工质量程度为输出 指标, 基于支持向量机建立钢筋混凝土施工质量评价的智能分析 模型, 实现对钢筋混凝土的质量准确可靠的评价。 1 基于支持向量机的智能评价方法 1 1 支持向量机二元分类评价基本原理 支持向量机是基于统计学习理论的创造性机器学习方法 】 , 收稿 日期 :2 0 1 0 - 0 3 - 2 1 是由V a p n i k 和他的合作者提出的。 其基本思想是通过

10、用内积函数 定义的非线性变换将输入空间变换到个高维空间, 在这个空间中 求( 广义) 最优分类面。 支持向量机有着严格的理论基础, 采用结构 风险最小化原则, 具有很好的推广能力; 支持向量机算法是一个凸 二次优化问题, 保证找到的解是全局最优解; 能较好地解决小样本、 非线性、 高维数等实际问题, 因此支持向量机是当今研究的热点问 题, 目前主要应用于模式识别、 回归分析等领域。 其基本原理女 I1 图 1 。 o o 分 图 1 支持 向量及分类线 图 1 中五角星和圆圈分别代表两类样本, H为分类线; H 、 H 分别为过各类中离分类线距离最近的样本且平行于分类线的直 线, 它们之间的距

11、离叫做分类间隔; 最优分类线就是要求分类线 不但能将两类样本正确分开而且使分类间隔最大, 分类方程为: x + b = 0 ( 1 ) 式中 r 一 权重向量; 6 偏置量, 也称阀值。 35 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 对其进行归一化, 使得对线性可分的样本集( Y i ) , i = 1 , , k ; ; y +l , 一 1 满足: y w 6 卜1 0 ( 2 ) 此时分类问隔等于 2 1 w i I ,若使间隔最大等价于使 I 最 小。即满足式( 2 ) f l 使 1 2 iw N 最小的分类线为最优分类线 ; H , H : 上的训练样本点称

12、为支持向量。文献 1 6 中给出了求该最优 分类线问题 的解 , 即分类 函数为 : ) = s ig n J ( ) + 6 ( 3 ) L i = 1 J 式中: 乘子O L 为目标函数: k k m a x : iv ( ) = 一 吁 乃 ( ) ( 4 ) i = 1 t f t 在约束条件OL iI 0 ; : 0 下的极大值点, 非零 对应 的样 本点 为支持 向量 , 则 得 : f 6 一 WX 1 : 当样本为非线性时, 可以把样本 映射到某个高维特征空间G , 并在 G中使用线性分类器 , 即对 做变化 : R 一G, 一 ( ) = ( 。 ( ) , 咖 ( ) ,

13、, ( ) , ) 其中: ( ) 为实函数。 根据 Me r c e r 条件 , 在最优 分类面 中采用 不 同的内积 函数 K( x ) 就 可 以实 现某一非线性变换的线性分类, K( x ) 称为核函数, 此时 目标 函数变为 : k ( ) = d 一 1 y i ( ) ( 6 ) i I Z1 则支持向量机得判决函数为: f ( x ) l iy i j + fJ I ( 7 ) L : l J 对于二元分类问题 , 如果 厂 ( ) 一 + l , 则表示向量 属于第一 类i , r ) 一 1 , 则表示向量 禹于第二类。 1 2 支持 向量机 多分类评价问题 从本质上看

14、, 钢筋混凝 土施 工质量评价的问题其实 足一个 多类分类问题。本文采用 1 V A方 法。其算法示意 如图 2 所 示 。钢筋混凝土施工质量评价属于 4类分类 问题 , 其基本思 想 是构造 4个二元分类器, 每一类对应一个质量等级, 将它与其 他的类分开; 其中第 i 个二元分类器足把第 i 类中的样本都标记 为+ 1 , 而其他所有的样本都标记为一 1 。 ( 1 一 V AJ 分锯 分类器l l 1分类器2 l 1分类器3 I 1分类器4 A, V S Al l l l A VS A I l l l A VS A l l l i A V S AI I 垩 竺 堡 l 图 2 一对 多多

15、分类方法 对于给定样本集( 麓 , ) , 净l , , I ; x u R ; LI 或一 1 , k = l , 2 , 3 , 4 , 第 k个分类器 的判别 函数为 : r ( ) l ( ) + 厶 l ( 8 ) L i :l J 3 6 式中: ( ) = + 1 表示钢筋混凝土施工质量评价属于第 k类等级, ( ) = 一 1 表示钢筋混凝土施1 一 质量 评价状态不属于该等级。 通过 4个模型( 分类器) , 即可实现钢筋混凝土施: 顺 量 F 价的智能判驯。 1 3 支持向量机 多分类问题基于MA T L A B语言的实现 MAT L AB 6 5 是美 国 Ma t h

16、wo r k s 公 司开发 的用 于数值 计算 与图像处理的软件。 该软件提供了许多专用: 具箱, 其中包括支 持向量机工具箱 。通过在 MAT L A B中凋川相关命令实现支持 向量机模型的训练、 测试等过程 其基本步骤包括: ( 1 ) 通过已知数据样本建立训练样本集。 ( 2 ) 选择合适的核函数 、 确定核函数参数以及惩 参数。 ( 3 ) 将洲练样本与各个参数代人式( 4 ) 求解乘子, 寻找支持 向量 ; 求解 , b 值。 ( 4 ) 利 用式 ( 5 ) , 求解 b值 代 入式( 7 ) 即可获得 第 i 类 状 态的分类 函数 。 ( 5 ) 利片 j 获得的 4个分类函

17、数, 对未知类别样本进仃Ni F , 即可判断钢筋混凝土施T质量评价等级 2 钢筋混凝土工程施工质量评价指标体系建立 由于钢筋混凝土工程质量 主要受 到馍 板T崔施 工质量 、 钢 筋工程施工质量 、 混凝土工程施 质量 3方面因素的影响, 分别 以 , , 表示, 各因素包含诸多指标 素, 以 , , 表 示 , 详见 图 3 。 钢 筋 r 程 施 工 质 量 U 钢筋保 护层 过大或 过小“ 钢 筋锈蚀 严重“ 延伸率 冷湾不合格“ 同一 一 截 面钢筋 接 头过 多“ 绑 扎松扣 或焊接 虚焊 、 漏焊 悬挑构 件 主筋放反 或 下沉“ 图 3 钢筋混凝土工程施工质量评价指标体 系 学

18、兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 3 钢 筋混凝土施 工质量 的智能评 价方法应用 采用文献 1 】 的有代 表性 的 2 5个 民用 住宅 I 程项 目质量 历 史数据( 弹见表 1 ) , 进行实证研究( 为便于数据处理, 优级r I ) 对 应 1 0 , 良级 ( I I ) 对 应 O 8 , 中级 ( I I I ) 对 应 0 6 , 差 级 ( I V) 对 应 0 4 ) I= 1 表 2可 以看 , 该方法 可以已有较好 的学习能力 能 对 输入模式产生较好的反映 , 以适用 于评 f + 将 几组数据输人 给 网络, 得 的输出与希单的相吻合,

19、 说明该方法已具有自评估 的能力 表 1 钢筋混凝土工程质量评 价数据 4结语 针 对钢筋混凝 t的质量与其 影响 因素 之间 的关 系也呈 现 高度非线性和不确定性特征。本文从非线性智能分析角度H 发, 根据丁程实际选择影响因素建立钢筋混凝土的质量评价的 样本数据,根据高度非线性支持向量机理论对新样本学习, 以 模板 lI 程 、 钢筋 程、 混凝士 I : 程施r质最为输入指标 , 钢筋混 凝土施 1 质量程度为输 指标 , 基于支持向量机的钢筋混凝土 质量的智能评价模型, 实现对钢筋混凝土的质量准确可靠的评 价。 研究发现, 预测结器能反映施T质量的优劣, 该模型同判错 误率低 , 预测

20、精度高, 为钢筋混凝土施 质量评价提供了一条 新 的方法。 表 2 钢 筋混凝土工程质量评价结果 参考文献 : 【 1 郑少瑛, 陈静茹 基于神经网络在钢筋混凝土施工质量评价中的应 用研究 四川建筑科学研究 , 2 0 0 9 , 3 5 ( 6 ) : 3 0 1 3 0 3 【 2 J G J 5 5 2 O H 0 0 , 普通混凝土配合比设计规程 s 1 北京 : 中国建筑工业 出版社 , 2 0 0 1 f 3 】 孙建平 建设工程质量安全风险管理 M 北京 : 中国建筑工业出版 社 , 2 0 0 6 【 4 】 董陇军, 李夕兵, 宫凤强臆;胀土胀缩等级分类中的末确知均值聚类 模

21、型及应用 J 1 中南大学学报, 2 0 0 8 , 3 9 ( 5 ) : 1 0 7 5 1 0 8 0 5 】董陇军 , 李夕兵 , 宫凤强 开采地面沉陷预测的未确知聚类预测模 型 J 1 中国地质灾害与防治学报, 2 0 0 8 , 1 9 ( 2 ) : 9 5 9 9 【 6 黄鲲, 陈森发 , 亓霞, 等 基于粗集理论和支持向量机的多源信息融 合方法及应用 J l1 模式识另 与人工智能, 2 0 0 5 , 1 8 ( 3 ) : 3 5 4 3 5 8 【 7 夏建中, 罗战友, 龚晓南, 等 基于支持向量机的砂土液化预测模型IJ 1 岩石力学与工程学报 , 2 0 0 5

22、, 2 4 ( 2 2 ) : 4 1 3 9 4 1 4 4 8 】师旭超, 范量 , 韩阳 基于支持向量机方法的砂土地震液化分析f J 1 河 南科技大学学报 , 2 0 0 4 , 2 5 ( 3 ) : 7 4 7 6 f 9 】V A P N I K V , 张学工 统计学习理论的本质【 M 北京 : 清华大学出版 社 , 2 O ( ) o 作者简介 单位地址 : 联 系电话 : 莫轻兵( 1 9 6 6 一 ) , 男, 讲师, 工学学士, 主要从事建筑工程管 理研究。 广西南宁市广西经济管理干部学院建筑管理系( 5 3 O 0 0 7 ) 1 3 3 7 71 8 23 1 9 37 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m

展开阅读全文
部分上传会员的收益排行 01、路***(¥15400+),02、曲****(¥15300+),
03、wei****016(¥13200+),04、大***流(¥12600+),
05、Fis****915(¥4200+),06、h****i(¥4100+),
07、Q**(¥3400+),08、自******点(¥2400+),
09、h*****x(¥1400+),10、c****e(¥1100+),
11、be*****ha(¥800+),12、13********8(¥800+)。
相似文档                                   自信AI助手自信AI助手
搜索标签

当前位置:首页 > 环境建筑 > 智能建筑

移动网页_全站_页脚广告1

关于我们      便捷服务       自信AI       AI导航        获赠5币

©2010-2024 宁波自信网络信息技术有限公司  版权所有

客服电话:4008-655-100  投诉/维权电话:4009-655-100

gongan.png浙公网安备33021202000488号   

icp.png浙ICP备2021020529号-1  |  浙B2-20240490  

关注我们 :gzh.png    weibo.png    LOFTER.png 

客服