深中通道鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能評(píng)價(jià)及預(yù)測模型研究

宋神友， 于 方， 陳文廣， 徐金俊， *， 趙家琦， 范志宏

(1. 深中通道管理中心， 廣東 中山 528400； 2. 中交四航工程研究院有限公司， 廣東 廣州 510230； 3. 南京工業(yè)大學(xué)土木工程學(xué)院， 江蘇 南京 211816)

0 引言

深中通道是集“超大跨橋梁-人工島-海底沉管隧道-水下互通立交”于一體的世界級(jí)超大型工程，行車規(guī)模采用雙向8車道技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，隧道段全長6 845 m，其中沉管段長5 035 m，由32節(jié)管節(jié)(E1—E32)和1個(gè)最終接頭組成。沉管采用2孔1管廊式的鋼殼混凝土管節(jié)結(jié)構(gòu)，此類結(jié)構(gòu)不僅具有良好的承載和變形能力、防水和施工性能，而且兼具良好的經(jīng)濟(jì)效益[1-2]。深中通道鋼殼沉管因其“超大、變寬、深埋、回淤大”等特點(diǎn)，工程建設(shè)的難度堪稱世界之最[3-5]。

自密實(shí)混凝土因其優(yōu)良的填充性、間隙通過性和抗離析性能，被廣泛應(yīng)用于各類工程中[6-8]。深中通道工程沉管段采用鋼殼自密實(shí)混凝土結(jié)構(gòu)預(yù)制，因自密實(shí)混凝土泵后質(zhì)量直接影響鋼殼沉管的預(yù)制質(zhì)量(艙格填充的密實(shí)性), 若泵送過程質(zhì)量控制不好，會(huì)直接影響到混凝土的施工性能和受力性能[9]。鑒于此，工程現(xiàn)場采用對(duì)自密實(shí)混凝土拌合物的泵后性能進(jìn)行嚴(yán)格質(zhì)量控制措施來保證沉管的預(yù)制質(zhì)量。因自密實(shí)混凝土性能測試頻率較高，測試工作量較大，若能建立準(zhǔn)確的泵后性能預(yù)測模型，則可僅通過對(duì)自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能進(jìn)行控制實(shí)現(xiàn)鋼殼沉管的質(zhì)量控制。值得注意的是，自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能受環(huán)境溫度、混凝土輸送時(shí)間、泵送距離和彎頭數(shù)量等多種因素的影響，這對(duì)泵后自密實(shí)混凝土拌合物性能的預(yù)測帶來了不小的挑戰(zhàn)。

目前，國內(nèi)外關(guān)于實(shí)體工程中對(duì)自密實(shí)混凝土溫度、輸送時(shí)間、泵送距離和彎頭數(shù)量的影響研究很少。已有的研究主要集中于模擬試驗(yàn)方面，例如： 通過模擬試驗(yàn)來研究長距離泵送對(duì)自密實(shí)混凝土拌合物泵送前后性能的影響[10]； 研究環(huán)境溫度對(duì)自密實(shí)混凝土擴(kuò)展度經(jīng)時(shí)變化的影響[11]。關(guān)于性能預(yù)測模型的研究主要集中于采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究方面[12]，未見有關(guān)在溫度、時(shí)間、泵送距離和彎頭數(shù)量等多因素影響下的自密實(shí)混凝土拌合物性能預(yù)測模型的研究。因此，建立多種因素影響作用下自密實(shí)混凝土拌合物的性能預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)鋼殼沉管自密實(shí)混凝土質(zhì)量的精準(zhǔn)控制，是需要解決的關(guān)鍵問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯概率模型因其強(qiáng)大的數(shù)值功能在土木工程中得到了廣泛應(yīng)用[13-16]。本文利用深中通道工程E1—E4節(jié)段實(shí)體工程自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能實(shí)測數(shù)據(jù)，基于灰色關(guān)聯(lián)理論分析入模溫度、輸送時(shí)間、泵送距離和彎頭數(shù)量多種因素耦合下自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的影響規(guī)律，確定各因素的影響權(quán)重，并進(jìn)一步采用支持向量機(jī)和貝葉斯推斷等手段，分別建立泵后性能的隱式和顯式預(yù)測模型，同時(shí)利用實(shí)體工程泵送過程數(shù)據(jù)對(duì)模型的準(zhǔn)確度進(jìn)行額外驗(yàn)證。

1 原材料及試驗(yàn)方法

1.1 混凝土原材料與配合比

深中通道鋼殼沉管管節(jié)均采用C50強(qiáng)度等級(jí)的自密實(shí)混凝土。原材料及主要指標(biāo)如下：

1)水泥。英德海螺水泥有限公司，P·Ⅱ42.5水泥，密度為3.11 g/cm3，比表面積為342 m2/kg。

2)粉煤灰。中國國電集團(tuán)公司諫壁發(fā)電廠，F(xiàn)類Ⅰ級(jí)粉煤灰，密度為2.53 g/cm3， 細(xì)度(45 μm方孔篩篩余)為9.8%。

3)礦粉。唐山曹妃甸盾石新型建材有限公司，S95級(jí)，密度為2.90 g/cm3，比表面積為406 m2/kg，7 d活性指數(shù)為76%，28 d活性指數(shù)為102%。

4)砂。青蓮鎮(zhèn)Ⅱ標(biāo)段河砂，細(xì)度模數(shù)為2.8，含泥量為0.3%，泥塊含量為0。

5)碎石。中山明耀石場，5～10 mm和10～20 mm碎石，含泥量為0.2%，泥塊含量為0，針片狀含量為1.0%，壓碎指標(biāo)為4.0%。

6)水。飲用水。

7)減水劑。江蘇蘇博特新材料股份有限公司，聚羧酸高性能減水劑(酯類)，含固量為17.8%，減水率為31%(摻量1.0%)。自密實(shí)混凝土配合比如表1所示。

表1 自密實(shí)混凝土配合比

1.2 拌合物性能測試方法

自密實(shí)混凝土的含氣量、坍落擴(kuò)展度、V漏斗時(shí)間、L型儀H2/H1分別參照GB/T 50080—2016《普通混凝土拌合物性能試驗(yàn)方法標(biāo)準(zhǔn)》、JGJ/T 283—2012《自密實(shí)混凝土應(yīng)用技術(shù)規(guī)程》、CECS 203—2006《自密實(shí)混凝土應(yīng)用技術(shù)規(guī)程》、CECS 02—2004《自密實(shí)混凝土設(shè)計(jì)與施工指南》進(jìn)行測定。

1.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫

通過現(xiàn)場試驗(yàn)共獲得了150組實(shí)測數(shù)據(jù)，均來自深中通道E1—E4管節(jié)自密實(shí)混凝土現(xiàn)場澆筑取樣測試結(jié)果。綜合考慮泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間以及環(huán)境溫度對(duì)混凝土拌合物泵后性能的影響(輸送時(shí)間包括混凝土自出站后至泵送地點(diǎn)的運(yùn)輸時(shí)間、到達(dá)泵送地點(diǎn)至開始泵送的等待時(shí)間以及開始泵送至從泵管中泵出的運(yùn)動(dòng)時(shí)間)。需要注意的是，泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間及環(huán)境溫度實(shí)測分別為32～155 m、4～10個(gè)、10～69 s及18～25 ℃。為了考察自密實(shí)混凝土拌合物的泵后性能，以泵送混凝土拌合物的入模溫度、擴(kuò)展度、V漏斗流動(dòng)時(shí)間、L型儀H2/H1及含氣量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)而建立自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能與關(guān)鍵影響參數(shù)(泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間、環(huán)境溫度)之間的內(nèi)在聯(lián)系，構(gòu)建相應(yīng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫。自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的統(tǒng)計(jì)分布如圖1所示。

(a) 入模溫度 (b) 擴(kuò)展度 (c) V漏斗流動(dòng)時(shí)間

(d) L型儀H2/H1 (e) 含氣量

自密實(shí)混凝土拌合物性能在泵送過程會(huì)有損失，具體表現(xiàn)為工作性損失(擴(kuò)展度、V漏斗流動(dòng)時(shí)間減小)，而入模溫度和含氣量均提高。這主要是由于泵送過程中，常伴隨著自由水或漿水的泵出，同時(shí)水泥水化會(huì)消耗水泥漿體內(nèi)的自由水，進(jìn)而導(dǎo)致泵出后的混凝土拌合物漿水不足，最終造成混凝土工作性經(jīng)時(shí)損失、混凝土入模溫度和含氣量提高以及屈服應(yīng)力增加[17]。若泵送距離過大或者彎頭數(shù)量過多，泵后混凝土拌合物則基本失去流動(dòng)性，甚至還會(huì)出現(xiàn)堵泵現(xiàn)象；此外，泵管內(nèi)的混凝土常常處于高剪切應(yīng)力狀態(tài)，混凝土均勻性被極大地削弱，這也會(huì)降低其流動(dòng)性?？梢?，采用現(xiàn)場質(zhì)量控制的方法對(duì)自密實(shí)混凝土的泵送過程進(jìn)行檢測必不可少，對(duì)混凝土拌合物的泵送后性能進(jìn)行預(yù)測具有重大工程意義。通過分析泵送混凝土拌合物泵送后性能，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)原材料、配合比、運(yùn)輸車輛和施工工藝的合理調(diào)控，保障出機(jī)后自密實(shí)混凝土的工作性能滿足實(shí)際施工的需要。

2 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析方法的特點(diǎn)是對(duì)一小組統(tǒng)計(jì)樣本進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，通過判斷研究對(duì)象之間的影響程度快速掌握特定參數(shù)與目標(biāo)性能之間的相關(guān)性[18]。在本次評(píng)估中，考慮以泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間和環(huán)境溫度為變化參數(shù)并將其選為灰色關(guān)聯(lián)系統(tǒng)的子序列{xi(j)}，相應(yīng)地定義為比較矩陣Xi(j)； 以自密實(shí)混凝土拌合物的泵后性能(入模溫度、擴(kuò)展度、V漏斗流動(dòng)時(shí)間、L型儀H2/H1、含氣量)作為灰色關(guān)聯(lián)系統(tǒng)的母序列{x0(j)}，相應(yīng)地定義為基準(zhǔn)矩陣X0(j)?；鶞?zhǔn)矩陣和比較矩陣的數(shù)學(xué)關(guān)系如式(1)所示。

(1)

根據(jù)灰色系統(tǒng)理論，灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

γi[x0(j),xi(j)]=

(2)

Δi(j)=|x0(j)-xi(j)| ；

(3)

mini=1,nminj=1,mΔi(j)=maxi(maxj|x0(j)-xi(j)|) ；

(4)

maxi=1,nmaxj=1,mΔi(j)=mini(minj|x0(j)-xi(j)|) 。

(5)

式中ρ為分辨系數(shù)，其作用是用來削弱二級(jí)最大差過大而失真的影響，以提高關(guān)聯(lián)系數(shù)之間差異的顯著性。

各比較序列及參考序列的關(guān)聯(lián)度

(6)

值得注意的是，λ值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)來評(píng)估子序列和母序列之間的相關(guān)性。具體來說，λ值越接近于1.0，表明其所對(duì)應(yīng)的參數(shù)的敏感性越強(qiáng)，變量之間的相關(guān)性越顯著； 此外，λ值大于0.5即表明具有參數(shù)相關(guān)性?；谒⒌脑囼?yàn)數(shù)據(jù)庫，各變化參數(shù)對(duì)鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果如表2所示?？梢钥闯觯?泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間和環(huán)境溫度均與鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物的泵后性能(入模溫度、擴(kuò)展度、V漏斗流動(dòng)時(shí)間、L型儀H2/H1、含氣量)存在關(guān)聯(lián)性，且敏感性大小為環(huán)境溫度>輸送時(shí)間>彎頭數(shù)量>泵送距離。

表2 灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果

3 泵后性能預(yù)測模型的開發(fā)

3.1 支持向量機(jī)隱式模型

3.1.1 方法簡介

支持向量機(jī)(Support vector machine，以下簡稱SVM)能夠識(shí)別和表示復(fù)雜系統(tǒng)中的非線性關(guān)系，在回歸和分類問題上具有很強(qiáng)的優(yōu)勢[19-20]。

SVM模型基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論，使訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的誤差(經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn))最小化，同時(shí)使預(yù)測模型的泛化能力最大化，因此該方法具有強(qiáng)大的預(yù)測能力，可以很好地處理各種數(shù)據(jù)集。在SVM的非線性回歸模型中，通過非線性映射(即核函數(shù))，低維空間被轉(zhuǎn)化為高維空間，最終用高維空間中的線性方法解決非線性回歸問題。在解決有限樣本、非線性函數(shù)擬合等問題上，SVM模型優(yōu)于其他多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

3.1.2 SVM非線性回歸預(yù)測模型

對(duì)于1組給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù){(x1,y1), (x2,y2),…, (xn,yn),x∈Rn,y∈Rn}，SVM非線性回歸預(yù)測模型可表示為

(7)

式中：τi(x)表示1組非線性變換；wi為權(quán)重；c為常數(shù)項(xiàng)。

引入不敏感損失函數(shù)ε并將其定義為

|y-f(x)|ε=

(8)

yi-f(x)≤ξi+ε(i=1, 2, …,n)；

ξi>0 (i=1, 2, …,n) ；

ξi*>0 (i=1, 2, …,n) 。

(9)

采用拉格朗日乘子對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，以解決非線性不等式約束的最優(yōu)問題：

(10)

式中：L(w,c,ξ)為拉格朗日函數(shù)；χi、χi*、αi、αi*為大于0的拉格朗日乘子。

基于Wolf對(duì)偶理論，通過式(10)中w、c、ξ各自的偏導(dǎo)并令其值等于0，式(9)的對(duì)偶問題便可表示為

(11)

求解式(11)，得到最優(yōu)的αi和αi*，則得到最優(yōu)的SVM非線性擬合函數(shù)

(12)

式中：K(xi,x)為用于調(diào)整和執(zhí)行SVM非線性回歸分析的核函數(shù)，主要包括線性、多項(xiàng)式、徑向基和感知器型。

鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能與其變化參數(shù)之間的關(guān)系是不確定的，而SVM具有良好的非線性映射能力和魯棒性，考慮將式(12)用于其泵后性能的預(yù)測是合適的。根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)理論的評(píng)估結(jié)果，本文采用泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間和環(huán)境溫度這4個(gè)重要參數(shù)作為SVM的輸入變量。同時(shí)，將數(shù)據(jù)庫按照3∶1的比例分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練SVM非線性回歸模型，測試集用于驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.2 貝葉斯顯式模型

3.2.1 概率模型

由于自密實(shí)混凝土材料組成的特點(diǎn)，其泵送過程的敏感性較普通混凝土更顯著。鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物的泵后性能(入模溫度、擴(kuò)展度、V漏斗流動(dòng)時(shí)間、L型儀H2/H1、含氣量)受到不同因素的影響具有顯著的隨機(jī)性。因此，確定性預(yù)測模型在不確定性條件下難以充分考慮原材料性能、環(huán)境溫度、施工時(shí)間、泵送施工工藝等影響因素的變化。相比于最小二乘回歸模型，貝葉斯概率預(yù)測模型能合理地描述各關(guān)鍵參數(shù)的概率分布特性及由這些參數(shù)所引起的不確定性。貝葉斯推斷通過對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)進(jìn)而更新先驗(yàn)信息、提供預(yù)測的不確定性信息，采用該方法可為目標(biāo)性能評(píng)估提供一類精確的概率預(yù)測動(dòng)態(tài)模型[21-23]。基于上述討論，建立了綜合考慮泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間和環(huán)境溫度影響的自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的貝葉斯概率預(yù)測模型

Y=θX+b+σ2η。

(13)

式中：Y表示自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的概率預(yù)測值；θ=[θ1,θ2,θ3,θ4]T表示概率模型參數(shù)，綜合反映了影響因素X=[x1,x2,x3,x4]T(泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間和環(huán)境溫度)存在的客觀不確定性的影響；b為偏置項(xiàng)，綜合反映了客觀不確定性和主觀確定性的影響；η為隨機(jī)變量；σ2為后驗(yàn)分布所產(chǎn)生誤差的方差。需特別說明的是，為使該概率模型適合測試結(jié)果，方差σ2應(yīng)與因素X相互獨(dú)立且不存在線性關(guān)系，且η服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

由貝葉斯推斷可以得到，參數(shù)(θ,σ)的無信息先驗(yàn)分布f(θ,σ)在(θ,σ)取值范圍內(nèi)是均勻分布的，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

f(θ)∝1 。

(14)

(15)

其中參數(shù)θ的后驗(yàn)分布

(16)

式中：f(y|θ)表示似然函數(shù)；f(θ)表示先驗(yàn)分布。

3.2.2 計(jì)算結(jié)果

根據(jù)所建立的試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫，本文采用馬爾科夫鏈-蒙特卡洛(MCMC)[24]對(duì)式(13)進(jìn)行模擬抽樣，最終確定參數(shù)(|θ,σ2|)的后驗(yàn)概率分布。自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的概率模型參數(shù)(θ,σ2)的運(yùn)行結(jié)果如表3所示，由此得到基于貝葉斯-MCMC的概率預(yù)測模型如式(17)所示。

(17)

式中：y1、y2、y3、y4、y5分別為泵后自密實(shí)混凝土拌合物的入模溫度、擴(kuò)展度、V漏斗流動(dòng)時(shí)間、L型儀H2/H1、含氣量；x1、x2、x3、x4分別為泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間、環(huán)境溫度。

迭代形成馬爾科夫鏈的入模溫度模型參數(shù)的模擬軌跡如圖2所示，其中迭代次數(shù)為10 000次。由圖2可知，在隨機(jī)模擬過程中，用于獲取貝葉斯模型參數(shù)(θ,σ2)后驗(yàn)估計(jì)的樣本均來自于收斂的馬爾可夫鏈，從而保證概率預(yù)測模型具有良好的準(zhǔn)確性、可靠性、魯棒性。

表3 概率模型參數(shù)運(yùn)行結(jié)果

3.3 模型驗(yàn)證與討論

SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效發(fā)掘變量之間隱含的復(fù)雜非線性關(guān)系，通過提取模型參數(shù)并編譯程序，將經(jīng)過訓(xùn)練的模型集成到MATLAB軟件中，便可作為計(jì)算工具應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)，方便工程人員使用；貝葉斯推斷能夠在數(shù)據(jù)樣本容量較小的情況下估計(jì)總體分布。在實(shí)際工程應(yīng)用方面，貝葉斯顯式概率模型相對(duì)于SVM隱式模型更便于現(xiàn)場計(jì)算，且其模型綜合考慮了自密實(shí)混凝土材料和施工工藝中主觀、客觀不確定性的影響，故計(jì)算簡單實(shí)用、精度良好。通過結(jié)合本文所提出的2類模型，旨在實(shí)現(xiàn)基于目標(biāo)泵后性能的關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整施工工藝，可為后續(xù)沉管管節(jié)的混凝土拌合物泵送及同類工程提供有效參考。

為了檢驗(yàn)所開發(fā)的隱式和顯式模型在預(yù)估鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能方面所具有的準(zhǔn)確性，本文使用決定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)、平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)和平均絕對(duì)誤差(MAE)來對(duì)SVM回歸模型和貝葉斯概率模型的精度進(jìn)行綜合比較分析。鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的SVM回歸模型預(yù)測值、貝葉斯概率模型預(yù)測值與實(shí)測值的比較如圖3所示。以入模溫度為例，在SVM回歸模型中，R2=0.87，RMSE=0.70，MAPE=2.18%，MAE=0.55；在貝葉斯概率模型中，R2=0.81，RMSE=0.89，MAPE=2.62%，MAE=0.67。顯然，所開發(fā)的2類模型的計(jì)算值都非常接近實(shí)測值，且偏差和隨機(jī)性都較小，充分體現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷在鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能建模中的合理性與科學(xué)性，保證了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。

由圖3可知，相比于貝葉斯線性概率模型，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的SVM非線性預(yù)測模型具有全局最優(yōu)性和較好的泛化能力，對(duì)于解決非線性計(jì)算問題具有顯著的優(yōu)越性，所得預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性更高，但其局限性在于變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系為隱式表達(dá)，不便于施工現(xiàn)場快速設(shè)計(jì)計(jì)算； 而貝葉斯線性概率模型是一種顯式動(dòng)態(tài)模型，通過現(xiàn)場測試數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)反饋可豐富先驗(yàn)信息，便可對(duì)該模型進(jìn)行基于貝葉斯理論的更新修正，由此得到具有更高的預(yù)測精度的后驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

(a) b的模擬軌跡圖 (b) θ1的模擬軌跡圖

(c) θ2的模擬軌跡圖 (d) θ3的模擬軌跡圖

(e) θ4的模擬軌跡圖 (f) σ2的模擬軌跡圖

為了驗(yàn)證本文提出的支持向量機(jī)隱式和貝葉斯顯式預(yù)測模型具有普適性，另收集了使用另一種減水劑(醚類聚羧酸高性能減水劑，增加了消泡組分和30～60 min輸送時(shí)間下的保坍組分)的50組額外試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展驗(yàn)證，所得模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)測結(jié)果的對(duì)比如圖4所示?？梢钥闯觯?2類模型均具有較好的準(zhǔn)確度和精度優(yōu)勢，進(jìn)一步表明這2類計(jì)算方法均可為深中通道泵送自密實(shí)混凝土施工過程質(zhì)量控制提供高效可靠的工作性能預(yù)估，對(duì)實(shí)際工程應(yīng)用具有一定的參考價(jià)值。

(a) 溫度 (b) 擴(kuò)展度 (c) V漏斗流動(dòng)時(shí)間

(d) L型儀H2/H1 (e) 含氣量

(a) 溫度 (b) 擴(kuò)展度 (c) V漏斗流動(dòng)時(shí)間

(d) L型儀H2/H1 (e) 含氣量

4 結(jié)論與討論

1)在整合現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，采用灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)各類變化參數(shù)的敏感性進(jìn)行了評(píng)價(jià)，結(jié)果表明： 泵送距離、彎頭數(shù)量、輸送時(shí)間和環(huán)境溫度均與鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物的泵后性能(入模溫度、擴(kuò)展度、V漏斗流動(dòng)時(shí)間、L型儀H2/H1及含氣量)存在關(guān)聯(lián)性，且敏感性大小為環(huán)境溫度>輸送時(shí)間>彎頭數(shù)量>泵送距離。

2)利用SVM機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷2類算法強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘能力，在不確定自變量與因變量精確數(shù)學(xué)關(guān)系的前提條件下，分別建立了鋼殼沉管自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的隱式和顯式預(yù)測模型，均在預(yù)測精度和預(yù)測穩(wěn)定性方面收到了良好的效果。在預(yù)測精度方面，SVM 非線性模型比貝葉斯線性概率模型具有更大的優(yōu)勢，其依賴于算法的先進(jìn)性，即基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化和線性二次規(guī)劃理論發(fā)展起來的； 在實(shí)用性方面，貝葉斯顯式概率模型相對(duì)于SVM隱式模型更便于現(xiàn)場計(jì)算，且其模型綜合考慮了自密實(shí)混凝土材料和施工工藝中主觀、客觀不確定性的影響，該方法的適用性、可操作性更強(qiáng)。

3)所提出的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯線性概率模型分別是在進(jìn)行了實(shí)測樣本數(shù)據(jù)反復(fù)訓(xùn)練和10 000次迭代分析而產(chǎn)生的結(jié)果，故模型精度和可靠度較高，可為自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的預(yù)測提供新思路、新方法。然而上述2類模型缺乏明確的力學(xué)概念，同時(shí)本文沒有提出成體系的自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能計(jì)算程序，后續(xù)研究將建立具有一定力學(xué)概念的模型，同時(shí)開發(fā)出成體系的計(jì)算程序，從而更好地服務(wù)實(shí)際工程應(yīng)用。

4)自密實(shí)混凝土拌合物泵后性能的預(yù)測是保證鋼殼沉管澆筑質(zhì)量的關(guān)鍵，后續(xù)工作將結(jié)合泵送自密實(shí)混凝土性能與自密實(shí)混凝土流變性之間的關(guān)系，進(jìn)一步研究自密實(shí)混凝土在多種因素耦合下的性能損失機(jī)制。