碾压混凝土施工热层实时压实度监控模型应用研究
发布时间：2021-06-30 12:17
碾压混凝土施工压实质量对大坝成型质量至关重要。现有碾压热层压实质量一般通过核子密度仪法检测,存在检测繁琐、可靠度低、存在安全风险、需定期标定、代表性差等缺点,无法满足快速精准的检测要求。通过理论及试验研究,选取现场碾压料层的物性参数,即拌合料含湿率、骨料级配和碾压层应力波传播速度作为评价参数,并研发了相应的实时仓面含湿率测定仪与碾压热层波速测试仪对以上参数实时采集传输;利用BP神经网络建立基于碾压层拌合料含湿率、骨料级配和应力波传播速度的碾压混凝土压实度预测评价模型,通过远程可视化反馈系统将模型预测结果反馈输出,形成了一整套碾压混凝土施工热层实时压实度馈控技术。该技术在乌弄龙碾压混凝土大坝施工现场进行了实践,实时监控碾压热层的施工效果,验证了其可行性和可靠性。
【文章来源】：人民长江. 2020,51(01)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
智能含湿率测试仪
实时碾压热层波速测试仪系统主要由GPS-RTK定位系统、纵波信号测量系统、信号采集处理系统、测试仪行走系统4部分组成。其中:① GPS-RTK定位系统记录纵波波速数据与骨料含湿率、骨料级配及压实度数据仓面实时位置,满足远程信息化评价系统建模分析和实时显示;② 纵波信号测量系统检测碾压完成后的混凝土当前施工热层中的传播速度,通过定制落球形成碾压层稳定可靠纵波,通过与碾压混凝土表面耦合的加速度传感器,采集应力首波波速;③ 信号采集处理系统通过纵波激发装置、加速度传感器、信号采集仪及工控机系统完成有效采集,并经信号处理系统完成后,再通过无线通讯将波速测值传至远端数据库中;④ 波速测试仪行走系统,工程现场环境复杂,碾压混凝土表面凹凸不平,为提高波速测试仪现场使用灵活性,设计采用三滚轮拖曳式波速测试仪装置,保证其实用性。使用笔者团队所研发的仪器及制定的测试方法,对碾压混凝土进行应力波速测试,根据测试数据分析波速测试仪的稳定性、可靠性及准确性。分两类对二级配、三级配碾压混凝土分别测试,分析波速对不同级配及不同压实状态碾压混凝土的敏感性,试验结果如表2所示。
BP神经网络是一种多层前馈神经网络,网络主要特点是信号前向传递,误差反向传播。信号前向传递中,输入信号从输出层经隐含层逐层处理,最终到达输出层,每层的神经元只受直接相连前层神经元的影响。若输出层最终输出与期望值差别较大,则转入反向传播状态,即利用输出后误差推算输出层直接前导层误差,再利用此误差进一步推算更前一层误差,层层反向传播可获得各层的误差估计值,并根据预测误差值自动调整网络权值及阈值,从而使模型预测值不断逼近期望输出值,两者误差不断减小,直到达到模型精度要求。BP神经网络拓扑结构如图3所示。图中,X1、X2、X3别为BP神经网络模型输入值:含湿率、碾压层波速及骨料级配,Y为BP神经网络预测值,即碾压层密实度是否达到规定值,Wij和Wjk为BP神经网络权值。根据上述模型结构,建立碾压混凝土施工压实质量监测模型。模型共3层,包括输入层、输出层及隐含层,网络结构为2-25-1,选用的传递函数分别为logsig和tansig;训练算法选用trainlm算法,它对数据量不大的神经网络模型有最快的收敛速度;设置最大训练次数为10 000次,训练结果间隔步数为10,学习速率为0.01,目标误差MSE值为0.01。
【参考文献】：
期刊论文
[1]混凝土振捣3D可视化质量监控系统研究应用[J]. 田正宏,张未名,何勇. 施工技术. 2018(11)
[2]PAC试件含水量与介电常数的相关性研究[J]. 马晓霞,张鹏,钟静. 公路工程. 2017(01)
[3]基于BP人工神经网络的混凝土强度预测模型[J]. 隋明辉. 建材与装饰. 2016(13)
[4]土石坝填筑碾压机械激振性态实时监控系统[J]. 刘东海,连振宏,李子龙. 水电能源科学. 2015(10)
[5]溧阳抽水蓄能电站面板堆石坝施工质量实时控制技术[J]. 陈宁,钟登华,龚家明,刘东海. 水利水电技术. 2015(10)
[6]基于实时监控的沥青混凝土心墙坝坝面碾压施工仿真研究[J]. 钟登华,翟海峰,崔博,吴斌平,毕磊. 水力发电学报. 2015(07)
[7]沥青路面面层压实影响因素及压实质量控制方法[J]. 张建伟. 公路交通科技(应用技术版). 2013(09)
[8]龙开口碾压混凝土坝浇筑碾压施工质量实时监控系统研究与应用[J]. 吴斌平,崔博,任成功,钟登华. 水利水电技术. 2013(01)
[9]基于BP神经网络的土石填料压实质量控制[J]. 王复明,王建武,王运生,李嘉. 水利水电技术. 2011(06)
[10]沥青路面压实质量影响因素的全面分析[J]. 顾洪江,李春满,潘勐. 辽宁交通科技. 2005(10)
博士论文
[1]碾压混凝土坝施工信息模型原理与应用研究[D]. 刘玉玺.天津大学 2015
[2]基于瑞雷波理论的公路无损检测方法研究[D]. 刘强.长安大学 2010
硕士论文
[1]基于瞬态瑞雷波法的公路质量无损检测技术研究[D]. 张浩.郑州大学 2015
[2]碾压混凝土坝施工压实质量预测模型研究[D]. 林达.天津大学 2012
本文编号：3257729
【文章来源】：人民长江. 2020,51(01)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
智能含湿率测试仪
实时碾压热层波速测试仪系统主要由GPS-RTK定位系统、纵波信号测量系统、信号采集处理系统、测试仪行走系统4部分组成。其中:① GPS-RTK定位系统记录纵波波速数据与骨料含湿率、骨料级配及压实度数据仓面实时位置,满足远程信息化评价系统建模分析和实时显示;② 纵波信号测量系统检测碾压完成后的混凝土当前施工热层中的传播速度,通过定制落球形成碾压层稳定可靠纵波,通过与碾压混凝土表面耦合的加速度传感器,采集应力首波波速;③ 信号采集处理系统通过纵波激发装置、加速度传感器、信号采集仪及工控机系统完成有效采集,并经信号处理系统完成后,再通过无线通讯将波速测值传至远端数据库中;④ 波速测试仪行走系统,工程现场环境复杂,碾压混凝土表面凹凸不平,为提高波速测试仪现场使用灵活性,设计采用三滚轮拖曳式波速测试仪装置,保证其实用性。使用笔者团队所研发的仪器及制定的测试方法,对碾压混凝土进行应力波速测试,根据测试数据分析波速测试仪的稳定性、可靠性及准确性。分两类对二级配、三级配碾压混凝土分别测试,分析波速对不同级配及不同压实状态碾压混凝土的敏感性,试验结果如表2所示。
BP神经网络是一种多层前馈神经网络,网络主要特点是信号前向传递,误差反向传播。信号前向传递中,输入信号从输出层经隐含层逐层处理,最终到达输出层,每层的神经元只受直接相连前层神经元的影响。若输出层最终输出与期望值差别较大,则转入反向传播状态,即利用输出后误差推算输出层直接前导层误差,再利用此误差进一步推算更前一层误差,层层反向传播可获得各层的误差估计值,并根据预测误差值自动调整网络权值及阈值,从而使模型预测值不断逼近期望输出值,两者误差不断减小,直到达到模型精度要求。BP神经网络拓扑结构如图3所示。图中,X1、X2、X3别为BP神经网络模型输入值:含湿率、碾压层波速及骨料级配,Y为BP神经网络预测值,即碾压层密实度是否达到规定值,Wij和Wjk为BP神经网络权值。根据上述模型结构,建立碾压混凝土施工压实质量监测模型。模型共3层,包括输入层、输出层及隐含层,网络结构为2-25-1,选用的传递函数分别为logsig和tansig;训练算法选用trainlm算法,它对数据量不大的神经网络模型有最快的收敛速度;设置最大训练次数为10 000次,训练结果间隔步数为10,学习速率为0.01,目标误差MSE值为0.01。
【参考文献】：
期刊论文
[1]混凝土振捣3D可视化质量监控系统研究应用[J]. 田正宏,张未名,何勇. 施工技术. 2018(11)
[2]PAC试件含水量与介电常数的相关性研究[J]. 马晓霞,张鹏,钟静. 公路工程. 2017(01)
[3]基于BP人工神经网络的混凝土强度预测模型[J]. 隋明辉. 建材与装饰. 2016(13)
[4]土石坝填筑碾压机械激振性态实时监控系统[J]. 刘东海,连振宏,李子龙. 水电能源科学. 2015(10)
[5]溧阳抽水蓄能电站面板堆石坝施工质量实时控制技术[J]. 陈宁,钟登华,龚家明,刘东海. 水利水电技术. 2015(10)
[6]基于实时监控的沥青混凝土心墙坝坝面碾压施工仿真研究[J]. 钟登华,翟海峰,崔博,吴斌平,毕磊. 水力发电学报. 2015(07)
[7]沥青路面面层压实影响因素及压实质量控制方法[J]. 张建伟. 公路交通科技(应用技术版). 2013(09)
[8]龙开口碾压混凝土坝浇筑碾压施工质量实时监控系统研究与应用[J]. 吴斌平,崔博,任成功,钟登华. 水利水电技术. 2013(01)
[9]基于BP神经网络的土石填料压实质量控制[J]. 王复明,王建武,王运生,李嘉. 水利水电技术. 2011(06)
[10]沥青路面压实质量影响因素的全面分析[J]. 顾洪江,李春满,潘勐. 辽宁交通科技. 2005(10)
博士论文
[1]碾压混凝土坝施工信息模型原理与应用研究[D]. 刘玉玺.天津大学 2015
[2]基于瑞雷波理论的公路无损检测方法研究[D]. 刘强.长安大学 2010
硕士论文
[1]基于瞬态瑞雷波法的公路质量无损检测技术研究[D]. 张浩.郑州大学 2015
[2]碾压混凝土坝施工压实质量预测模型研究[D]. 林达.天津大学 2012
本文编号：3257729
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