一种基于深度学习的混凝土强度预测方法

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一种基于深度学习的混凝土强度预测方法
申请号:CN202510433140
申请日期:2025-04-08
公开号:CN120355675B
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种基于深度学习的混凝土强度预测方法,包括:采用三维扫描方法获取粗骨料表面图像,识别粗骨料表面粗糙度,结合图像分割算法提取粗骨料表面的孔隙分布特征;对界面过渡区采用小波变换进行特征提取,得到界面过渡区的局部特征,结合自适应加权融合算法对局部特征进行加权计算,得到强化后的局部特征表示;将标记的微观结构参数与混凝土整体的宏观参数进行融合,构建混凝土强度预测模型,输出混凝土整体强度的预测值;通过自适应加权融合算法预测得到的不同强度对应区域的权重,得到对目标强度贡献的局部特征。
技术关键词
界面过渡区 微观结构参数 加权融合算法 粗骨料 混凝土强度预测 混凝土整体强度 X射线计算机断层扫描 三维扫描方法 三维点云数据 粗糙度 图像分割算法 分布特征 物理性质参数 均匀性特征 灰度共生矩阵