本發(fā)明涉及建筑材料的，尤其涉及一種宜灌、抗干縮的土遺址裂隙修復(fù)兼容型漿液摻料配比優(yōu)選方法。

背景技術(shù)：

1、土遺址是包含著寶貴歷史信息的文化遺跡。但是在自然因素和人為因素的多重影響下這些遺址體的內(nèi)外往往會廣布有大小不一的包含開裂、裂隙的土體損傷，這些損傷將會嚴(yán)重影響遺址土體的安全性。灌注灰漿是修復(fù)這類損傷的常見方法，而能夠開發(fā)出性能優(yōu)越的灰漿則是遺址維護(hù)工程的重要一環(huán)。

2、然而，通過試驗(yàn)測量灰漿性能的方法不僅會造成大量浪費(fèi)，而且無法直觀分析摻料對灰漿性能的影響，這不符合當(dāng)下數(shù)智化的發(fā)展趨勢。除了工程性能外，綠色發(fā)展也越來越受到人們的關(guān)注，如何使土遺址維護(hù)所用可灌注灰漿在滿足性能要求的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)最少的資源消耗亦是當(dāng)下建筑材料領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。但目前鮮有針對該類灰漿的數(shù)智化優(yōu)選案例，尤其是同時兼顧灰漿性能與低碳和節(jié)能相結(jié)合的科學(xué)性分析方法。

3、申請?zhí)枮?02210742732.2的發(fā)明專利公開了一種評價土遺址裂隙注漿材料與遺址土體兼容性的方法，步驟為：計算遺址土體的干旱指數(shù)，根據(jù)干旱指數(shù)確定氣候等級，依據(jù)氣候等級確定評價指標(biāo)；對各個評價指標(biāo)賦予主觀權(quán)重，利用測試數(shù)值計算客觀權(quán)重，平均主觀權(quán)重和客觀權(quán)重得到組合權(quán)重；使用topsis方法處理注漿漿液和遺址土的各評價指標(biāo)的測試數(shù)值計算相對貼進(jìn)度；確定兼容性評價分級和注漿漿液性能的改進(jìn)方向：依據(jù)相對貼進(jìn)度確定兼容性評價分級，依據(jù)性能差異的加權(quán)排序和未加權(quán)排序，給出注漿漿液材料的改進(jìn)方向。上述發(fā)明全面考慮了土遺址不同氣候等級常見的評價指標(biāo)，并兼顧主觀和客觀分別賦予權(quán)重，給出了材料的改進(jìn)方向，為兼容性評價提供了良好參考價值。但是，上述發(fā)明僅是談?wù)搯我慌浔鹊臐{液性能問題，并未考慮摻料用量的不同對于漿液性能的影響，這就使得其無法被直接運(yùn)用于土遺址修復(fù)用漿液的配比優(yōu)選，并且該發(fā)明通過大量試驗(yàn)獲取數(shù)據(jù)的方法會浪費(fèi)大量的人力物力以及時間成本。除此之外，使用topsis逼近理想解法對于數(shù)據(jù)的敏感性強(qiáng)，若存在異常值或缺失值對于決策結(jié)果會產(chǎn)生很大影響，并不適用于需要復(fù)雜計算的多目標(biāo)優(yōu)化分析之中。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對試驗(yàn)測量灰漿性能的方法無法直觀分析摻料對灰漿性能影響的技術(shù)問題，本發(fā)明提出一種宜灌、抗干縮的土遺址裂隙修復(fù)兼容型漿液摻料配比優(yōu)選方法，不僅能解決現(xiàn)有研究缺乏對該類灰漿力學(xué)性能分析的問題，而且符合當(dāng)下建筑材料領(lǐng)域綠色發(fā)展的趨勢，便于使用者高效便捷地根據(jù)自身需求得到對應(yīng)的數(shù)智化配比優(yōu)選方案。

2、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：一種土遺址修復(fù)用可灌注灰漿的摻料配比優(yōu)選方法，其步驟如下：

3、步驟s1：收集可灌注灰漿抗壓強(qiáng)度(ky)的數(shù)據(jù)及其摻料配比組成數(shù)據(jù)集，將影響灰漿ky大小的參量作為數(shù)據(jù)集的分析對象，并將分析對象進(jìn)行量化優(yōu)選得到優(yōu)選的灰漿ky數(shù)據(jù)集，使用灰狼優(yōu)化-梯度提升樹(gwo-gbdt)模型處理優(yōu)選的灰漿ky數(shù)據(jù)集確定灰漿ky預(yù)測結(jié)果，建立灰漿ky分析函數(shù)；

4、步驟s2：根據(jù)實(shí)際工程需求，收集灰漿漿材中所用材料的碳排放數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、能耗數(shù)據(jù)中的至少一種漿材數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：根據(jù)收集的漿材數(shù)據(jù)，建立滿足實(shí)際工程需求的灰漿漿材的碳排放分析函數(shù)、成本分析函數(shù)或能耗分析函數(shù)的至少一種；

6、步驟s4：對灰漿ky分析函數(shù)以及碳排放分析函數(shù)、成本分析函數(shù)或能耗分析函數(shù)的至少一種總成的綜合分析函數(shù)最小化，得到可灌注灰漿的摻料配比優(yōu)選模型。

7、優(yōu)選地，所述影響灰漿抗壓強(qiáng)度大小的因素包括有效化學(xué)反應(yīng)成分的比例、摻料用量的物理值、灰漿黏結(jié)材料性能和灰漿結(jié)石體養(yǎng)護(hù)條件；所述有效化學(xué)反應(yīng)成分的比例是參與灰漿制備過程中參與化學(xué)反應(yīng)的各個化合物的物質(zhì)的量數(shù)值與灰漿中化學(xué)反應(yīng)最劇烈的化合物的物質(zhì)的量數(shù)值之間的比例值；摻料用量的物理值是灰漿中各個固態(tài)材料的密度實(shí)測數(shù)據(jù)乘以該固態(tài)材料在灰漿中的摻入質(zhì)量比例；灰漿黏結(jié)材料性能對應(yīng)的指標(biāo)包括水灰比、質(zhì)量濃度以及粘度；所述灰漿結(jié)石體養(yǎng)護(hù)條件對應(yīng)的指標(biāo)包括結(jié)石體養(yǎng)護(hù)溫度、養(yǎng)護(hù)濕度以及養(yǎng)護(hù)時間。這其中，水灰比是灰漿中黏結(jié)劑相對于固體摻料的質(zhì)量比。

8、優(yōu)選地，所述將分析對象進(jìn)行量化優(yōu)選的方法為：基于對分析對象的ky影響的重要性，求得各分析對象重要性的量化結(jié)果后篩除重要性較小的對象得到優(yōu)選出的灰漿抗壓強(qiáng)度數(shù)據(jù)集。

9、優(yōu)選地，將數(shù)據(jù)集中各分析對象數(shù)據(jù)共同組成分析矩陣w，將數(shù)據(jù)集的抗壓強(qiáng)度的數(shù)據(jù)組成分析矩陣t,利用分析矩陣w和分析矩陣t計算各分析對象的重要性的相關(guān)權(quán)重向量和權(quán)重修正系數(shù)，計算各分析對象對抗壓強(qiáng)度比例貢獻(xiàn)的估計系數(shù)∈；將分析矩陣t輸入gwo-gbdt模型得到各分析對象對應(yīng)的抗壓強(qiáng)度的預(yù)測值，通過估計系數(shù)∈計算分析對象在gwo-gbdt模型中的重要性的分析值，對分析值進(jìn)行歸一化計算得到各分析對象重要性的量化值，篩除量化值排名最小的多個分析對象，剩余的分析對象組成為優(yōu)選出的灰漿ky數(shù)據(jù)集；

10、所述優(yōu)選出的灰漿抗壓強(qiáng)度數(shù)據(jù)集中必須至少保留原材料的有效化學(xué)反應(yīng)成分的比例和摻料用量的物理值一項(xiàng)指標(biāo)；灰漿黏結(jié)材料性能和灰漿結(jié)石體養(yǎng)護(hù)條要各自至少保留一個指標(biāo)作為分析對象。

11、優(yōu)選地，所述估計系數(shù)∈的計算方法為：∈＝β′2γ′2；

12、各分析對象的重要性的相關(guān)權(quán)重向量β′和權(quán)重修正系數(shù)γ′滿足：

13、w＝pδq′

14、v＝pq′

15、β′＝(v′v)-1v′t＝qp′t

16、γ′＝(v′v)-1v′w＝qp′w

17、其中，p表示矩陣ww′所對應(yīng)的特征向量矩陣，q表示矩陣w′w的特征向量矩陣，q′為特征向量矩陣q的轉(zhuǎn)置，δ表示矩陣ww′和w′w特征值的平方根值所組成的對角矩陣，v表示分析矩陣w的最佳擬合正交近似矩陣，β′為各分析對象的重要性的相關(guān)權(quán)重向量；

18、所述各分析對象重要性的量化值的計算方法為：

19、通過gwo-gbdt模型計算得到分析矩陣t中各分析對象所對應(yīng)的ky預(yù)測值yp和平均值不同分析對象的重要性的量化值wj滿足：

20、logit(yp)＝ln[yp/(1-yp)]

21、

22、

23、

24、其中，logit(yp)為預(yù)測值yp的自然對數(shù)，為自然對數(shù)logit(yp)的標(biāo)準(zhǔn)差，r2為分析模型的決定系數(shù)，y為實(shí)測值，sx為分析模型中各分析對象的標(biāo)準(zhǔn)差，βm為不同分析對象在模型中的重要性的分析值，wj為分析值進(jìn)行歸一化計算后的各分析對象j重要性的量化值；n表示分析對象的總數(shù)。

25、優(yōu)選地，所述灰狼優(yōu)化-梯度提升樹模型中g(shù)wo算法選擇狼群中適應(yīng)度前三的灰狼個體位置的取值作為模擬狼的位置，通過判斷模擬狼距離獵物的距離選擇隨機(jī)搜索或收縮距離，計算并更新各灰狼的位置，從而得到最優(yōu)超參數(shù)；最優(yōu)超參數(shù)優(yōu)化gbdt模型中的超參數(shù)，gbdt模型被gwo優(yōu)化的超參數(shù)包括boosting框架參數(shù)中的最大的弱學(xué)習(xí)器的個數(shù)、步長和子采樣范圍；gbdt模型處理優(yōu)選的灰漿抗壓強(qiáng)度數(shù)據(jù)集，將學(xué)習(xí)結(jié)果和得到的權(quán)重累加得到灰漿抗壓強(qiáng)度預(yù)測結(jié)果。

26、優(yōu)選地，所述灰漿中的各個材料的碳排放數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、能耗數(shù)據(jù)包括生產(chǎn)過程和運(yùn)輸過程；

27、所述碳排放分析函數(shù)gcec的計算公式為：

28、

29、其中，gcec表示任一參與優(yōu)選的灰漿原材料配比所對應(yīng)的碳排放值，l表示灰漿中所用到的原材料的數(shù)量，qr表示灰漿中各原材料的含量，cecr表示各原材料的cec系數(shù)，ldr表示各材料的輸運(yùn)距離，cectr表示運(yùn)輸過程中的單位cec系數(shù)；

30、所述成本分析函數(shù)gmc的計算公式為：

31、

32、其中，gmc表示任一參與優(yōu)選的灰漿原材料配比所對應(yīng)的成本值，mcr表示每種材料生產(chǎn)過程對應(yīng)的mc，mctr表示每種材料運(yùn)輸過程對應(yīng)的mc；

33、所述能耗分析函數(shù)gnh的計算公式為：

34、

35、其中，gnh表示任一參與優(yōu)選的灰漿原材料配比所對應(yīng)的能耗值，nhr表示每種原材料的能源強(qiáng)度，nhtr表示每種原材料運(yùn)輸過程對應(yīng)的單位能耗。

36、優(yōu)選地，所述得到可灌注灰漿的摻料配比優(yōu)選模型的方法為：

37、b1：分別計算并得到數(shù)據(jù)集中的灰漿ky分析函數(shù)gky以及分析函數(shù)gcec、gmc和gnh；

38、b2：用加權(quán)和法構(gòu)造綜合分析函數(shù)h＝v1·gky+v2·gcec+v3·gmc+v4·gnh；

39、其中，v1、v2、v3和v4分別表示灰漿抗壓強(qiáng)度、碳排放、成本和能耗的權(quán)重值且滿足：

40、

41、b3：使用多目標(biāo)天牛須算法或多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法計算得到灰漿配比的pareto前沿解集，對解集中各個解使用vikor法計算利益比率cd最小的結(jié)果即為灰漿的最優(yōu)配比。

42、優(yōu)選地，所述利益比率cd的計算方法為：

43、

44、其中，d表示pareto前沿解集中的任意一個解，u表述目標(biāo)值的數(shù)量，和分別表示基于分析函數(shù)gky、gcec、gmc和gnh中任一目標(biāo)的單目標(biāo)優(yōu)化的第e個理想解和非理想解，fde表示解d對應(yīng)的分析函數(shù)gky、gcec、gmc和gnh中任一目標(biāo)的數(shù)值，gd表示群體分析指標(biāo)，和分別表示以理想解和非理想解為參照的群體分析指標(biāo)，ld表示個體分析指標(biāo)，和分別表示以理想解和非理想解為參照的個體遺憾值，cd值最小的解所對應(yīng)灰漿配比即為最優(yōu)配比。

45、優(yōu)選地，所述ky分析函數(shù)由gwo-gbdt模型預(yù)測后所得到的ky預(yù)測值確定，使用經(jīng)過28天養(yǎng)護(hù)的灰漿ky預(yù)測值作為摻料配比優(yōu)選模型的ky分析函數(shù)建立時所需計算的數(shù)據(jù)；

46、所述權(quán)重值使用熵權(quán)法+critic法確定；

47、所得到的pareto前沿解之間的誤差bet為：

48、

49、其中，bet表示pareto前沿解點(diǎn)f0(st)和g0(xt)在xt處的距離或誤差，δ表示實(shí)際的pareto前沿，k表示多目標(biāo)優(yōu)化算法找到的pareto前沿點(diǎn)的數(shù)量。

50、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：

51、收集土遺址修復(fù)用可灌注灰漿的抗壓強(qiáng)度數(shù)據(jù)及其摻料對應(yīng)的材料配比組成數(shù)據(jù)集，將有效化學(xué)反應(yīng)成分的比例、摻料用量的物理值、灰漿黏結(jié)材料性能和灰漿結(jié)石體養(yǎng)護(hù)條件等影響灰漿抗壓強(qiáng)度大小的參量設(shè)置模型數(shù)據(jù)集的分析對象，并對各分析對象的重要性進(jìn)行量化分析和篩選，基于以上分析使用灰狼優(yōu)化-梯度提升樹(gwo-gbdt)算法建立灰漿抗壓強(qiáng)度預(yù)測結(jié)果；對灰漿抗壓強(qiáng)度進(jìn)行建模分析時，考慮了灰漿內(nèi)部發(fā)生的化學(xué)反應(yīng)、漿材的物理指標(biāo)、粘接劑性能以及結(jié)石體養(yǎng)護(hù)條件等影響因素，改變了以往的建模方法僅考慮各漿材的摻量和養(yǎng)護(hù)時間等指標(biāo)而綜合考慮了影響灰漿力學(xué)性能的指標(biāo)。結(jié)合各灰漿摻料的環(huán)保性能、經(jīng)濟(jì)性能以及能源消耗等指標(biāo)分別建立線性分析模型，以便優(yōu)選出性能達(dá)標(biāo)且環(huán)保經(jīng)濟(jì)的漿材配比；使用多目標(biāo)天牛須算法(mobas)和多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法(mogwo)計算得到灰漿配比的pareto前沿解集并用多準(zhǔn)則妥協(xié)解排序法(vikor)優(yōu)選出性能好、污染小、成本低以及能耗低的土遺址維護(hù)用可灌注灰漿材料配比。本發(fā)明發(fā)明建立了通過計算各分析對象對灰漿ky影響的重要性而實(shí)現(xiàn)對模型分析對象進(jìn)行優(yōu)選的方法，使得反建模所用的分析對象的可用性更加直觀。本發(fā)明可根據(jù)使用者的實(shí)際需求，靈活選擇進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化分析的指標(biāo)，以便實(shí)現(xiàn)工程效率的最大化。本發(fā)明兼顧灰漿漿材的性能以及材料環(huán)保性和經(jīng)濟(jì)性，便于使用者在當(dāng)下工程建筑行業(yè)綠色發(fā)展的背景下根據(jù)自身需求選擇適用的決策方案，為土遺址修復(fù)工程的材料選擇與性能分析提供了高效、便捷和科學(xué)的方法。