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公路交通科技 2024年第12期41卷 157-166页

作者：李潘炡福建省高速公路信息科技有限公司福建福州350007

针对现行公路桥梁梁片预制质量评价存在的评价指标不够全面、质量差异无法有效体现及过程控制指标精度缺乏等问题,提出了一种基于机器学习的梁片预制过程质量评价方法。通过对梁片预制的混凝土试块、混凝土拌和、浇注振捣、钢筋试验、... 详细信息

针对现行公路桥梁梁片预制质量评价存在的评价指标不够全面、质量差异无法有效体现及过程控制指标精度缺乏等问题,提出了一种基于机器学习的梁片预制过程质量评价方法。通过对梁片预制的混凝土试块、混凝土拌和、浇注振捣、钢筋试验、梁片蒸养、智能张拉压浆等关键工序控制的物联网数据采集,并对所采集的数据进行归一化处理、过滤异常值及离群数据,实现数据降噪处理,采用皮尔逊相关性分析算法,建立相关性分析矩阵图,找出关键工序控制偏差对梁片质量影响的强相关因子,实现数据降维处理,为机器学习提供优质降噪数据。通过对处理后的梁片样本数据采用线性回归、决策树回归和XGBoost等多种机器学习算法建立梁片质量评价模型,并采用均方根误差、平均绝对百分比误差率对所建立的梁片质量模型进行定量评价,找出最优的梁片质量评价模型,以此进行梁片质量评价。以梁片混凝土强度为例,测试验证结果显示,XGBoost模型在预测梁片混凝土强度方面的平均绝对百分比误差率为1.87%,低于目前行业内采用的回弹法无损检测的3.59%误差值。该方法不仅能精准评估成品梁片的混凝土强度质量,还能识别影响梁片预制质量的关键工序和指标,实现对这些关键环节的精准控制,并能有效精准识别梁片质量检测的人为造假情况,促进梁片预制质量的均质化提升。

关键词：桥梁工程梁片质量评价机器学习质量评价模型梁片质量检测

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