基于实测数据的施工期混凝土热学参数智能反演算法研究OA
针对数值模拟中混凝土热学参数与施工期现场浇筑的混凝土热学参数不易匹配的问题,提出一种基于实测数据的施工期混凝土热学参数智能反演方法。该方法通过正交试验构建混凝土热学参数组合下的小样本数据集,在此基础上利用温度监测数据对混凝土热学参数进行反演,再根据反演参数计算得到的温度场结果与实际监测结果进行对比。结果表明:在小样本数据集下,极端梯度提升(XGBoost)算法相比于反向传播(BP)神经网络、梯度提升树算法的数据回归相关性更高,且该算法在结合实测数据反演下所得温度场计算结果与实际监测结果具有较好的一致性,有效提高反演结果的准确性,避免了大量的有限元数据结果样本获取,可应用于后续的温控仿真分析中。
王康;王胜龙;张杙堃;李世民;王宇;黄梓涵
中国水利水电第十四工程局有限公司,昆明650200中国水利水电第十四工程局有限公司,昆明650200云南省水利水电勘测设计研究院,昆明650021中国水利水电第十四工程局有限公司,昆明650200天津大学水利工程智能建造与运维全国重点实验室,天津300072天津大学水利工程智能建造与运维全国重点实验室,天津300072
建筑与水利
大体积混凝土XGBoost算法正交试验热学参数反演温控仿真
《南水北调与水利科技(中英文)》 2026 (S1)
P.231-235,5
天津市青年科技人才项目(QN20230203)云南省科技计划项目(202405AA350031)电建集团重大项目(DJ-ZDXM-2020-25)。
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