現代水泥基復合材料智能化設計及應用

目錄
前言
縮略表
第1章 緒論 1
1.1 人工智能技術及其在土木工程領域的應用 1
1.2 基于機器學習模型的水泥基復合材料性能預測與材料設計 3
1.3 物理信息引導的機器學習模型 5
參考文獻 7
第2章 水泥基復合材料多源高通量數據庫與知識圖譜構建技術 9
2.1 引言 9
2.2 水泥基復合材料多源高通量數據庫構建技術 9
2.2.1 數據庫構建方法概述 9
2.2.2 水泥基復合材料數據采集 12
2.2.3 水泥基復合材料數據庫自動化特征選擇與異常檢測 13
2.3 水泥基復合材料知識圖譜構建技術 15
2.3.1 知識圖譜的概念 15
2.3.2 知識圖譜的數據收集 17
2.3.3 水泥基復合材料知識圖譜的構建 17
2.3.4 基于知識圖譜的特征選擇 19
2.4 本章小結 20
參考文獻 21
第3章 水泥基復合材料智能化圖像分析技術及微觀結構表征技術 24
3.1 引言 24
3.2 原材料及配合比設計 25
3.2.1 原材料表征 25
3.2.2 原材料組成及設計 26
3.2.3 硬化漿體成型 29
3.3 微觀結構表征 29
3.3.1 BSE樣品制樣 29
3.3.2 水泥基復合材料的背散射電子成像 32
3.3.3 水泥基復合材料膠凝顆粒微觀形貌 33
3.4 智能圖像分析 35
3.4.1 BSEIA-ML方法 37
3.4.2 膠凝顆粒水化程度分析 42
3.4.3 誤差分析 47
3.5 本章小結 49
參考文獻 50
第4章 水泥基復合材料宏觀性能智能化預測模型構建技術 52
4.1 引言 52
4.2 水泥基復合材料性能智能化預測模型 53
4.2.1 自密實混凝土數據描述 53
4.2.2 自密實混凝土數據標準化 58
4.2.3 工作性能預測模型 59
4.3 自密實混凝土力學性能預測模型 67
4.4 自密實混凝土耐久性預測模型 72
4.5 自密實混凝土性能預測模型比較 75
4.6 水泥基復合材料性能預測模型可解釋分析 79
4.7 水泥基復合材料流變-性能影響機理分析 83
4.7.1 自密實混凝土組成成分與流變特性的關聯性研究 83
4.7.2 自密實混凝土流變與工作性能關聯性研究 89
4.7.3 自密實混凝土流變特性與力學性能關聯性研究 99
4.8 本章小結 102
參考文獻 102
第5章 物理信息機器學習混合驅動的水泥基復合材料性能預測模型
融合機制研究 106
5.1 引言 106
5.2 物理信息機器學習融合模型原理 106
5.2.1 不同融合方式原理 107
5.2.2 基于流變學的物理信息方程原理 113
5.2.3 損失函數修改 114
5.2.4 損失函數權重調優(yōu) 114
5.3 物理信息機器學習融合模型建立 115
5.3.1 基于YS預測的損失函數修改 115
5.3.2 基于PV預測的損失函數修改 115
5.3.3 基于超參數自動調優(yōu)的損失函數權重調優(yōu) 116
5.3.4 模型性能評估 123
5.4 物理信息機器學習融合模型預測效果分析 124
5.4.1 損失函數值演變過程 124
5.4.2 融合模型與其他模型對比分析 126
5.4.3 基于SHAP方法的參數分析 132
5.4.4 智能調控前后的打印效果對比 136
5.5 本章小結 138
參考文獻 139
第6章 物理信息引導的低碳水泥基復合材料智能化設計方法及應用 144
6.1 引言 144
6.2 設計方法概述 144
6.2.1 低碳水泥基復合材料單目標優(yōu)化設計方法 144
6.2.3 全生命周期評價 146
6.2.4 實驗測試 146
6.2.2 低碳高性能混凝土多性能協同智能設計方法 147
6.3 低碳水泥基復合材料單目標優(yōu)化設計 150
6.3.1 低碳水泥基復合材料配合比設計參數智能優(yōu)化 150
6.3.2 低碳水泥基復合材料骨料級配參數智能優(yōu)化 157
6.3.3 低碳水泥基復合材料智能化設計方法及經濟環(huán)境效應分析 160
6.4 低碳高性能混凝土多性能協同智能設計 162
6.4.1 低碳高性能混凝土多目標優(yōu)化效果 162
6.4.2 低碳高性能混凝土多性能協同設計結果分析 166
6.4.3 低碳高性能混凝土優(yōu)化方法對比 168
6.5 水泥基復合材料設計方法實驗驗證 170
6.6 水泥基復合材料設計方案解釋分析 175
6.6.1 基于PDP算法的水泥基復合材料設計方案可解釋分析 175
6.6.2 基于知識圖譜的水泥基復合材料設計方案解釋分析 177
6.7 本章小結 178
參考文獻 179
第7章 物理信息引導的3D打印水泥基復合材料智能化設計方法及應用 182
7.1 引言 182
7.2 多目標優(yōu)化原理 182
7.2.1 定義 182
7.2.2 約束條件 183
7.2.3 終止條件 183
7.2.4 優(yōu)化算法—帶精英策略的二代非支配排序的遺傳算法（NSGA-Ⅱ） 184
7.2.5 決策方法—優(yōu)劣解距離法（TOPSIS） 184
7.3 3D打印水泥基復合材料可打印性和力學性能預測模型建立 185
7.3.1 可打印性預測 185
7.3.2 力學性能預測 187
7.3.3 基于SHAP方法的參數分析 189
7.4 3D打印水泥基復合材料打印設計參數智能優(yōu)化 195
7.4.1 滿足可打印性要求 195
7.4.2 滿足力學性能要求 197
7.5 3D打印水泥基復合材料配合比設計參數智能優(yōu)化 199
7.5.1 滿足可打印性要求 199
7.5.2 滿足力學性能要求 202
7.6 3D打印水泥基復合材料智能設計與傳統(tǒng)設計的對比分析 204
7.6.1 滿足可打印性要求 204
7.6.2 滿足力學性能要求 205
7.7 3D打印水泥基復合材料設計方法實驗驗證 206
7.7.1 滿足可打印性要求 206
7.7.2 滿足力學性能要求 209
7.8 本章小結 211
參考文獻 213