实时监控下砾石土料掺配质量IBAS-BP动态评价

• 作者: 乔天诚 吴斌平 王佳俊 余佳 崔博 刘明辉
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 砾石土料 掺配质量 掺配均匀性评价指标 实时监控方法 IBAS-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 页码范围: 13-23
• 页数: 11页
• 分类号: TV641.4+1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11660/slfdxb.20210102

摘要

传统的砾石土料掺配质量评价主要以旁站监理方式控制掺配施工参数,并以随机取样点的P5含量作为掺配质量评价指标.该方法不仅在掺配施工参数控制上易受人为因素干扰,而且在掺配质量评价过程中时效性差、随机性大,缺乏对掺配均匀性和其他粒径颗粒含量的考虑.针对上述问题,本文提出基于IBAS-BP神经网络的砾石土料掺配质量动态评价方法.首先,通过综合考虑砾石土料掺配过程涉及的各粒径颗粒含量,提出砾石土料掺配均匀性评价指标(blending uniformity value,BUV),用以反映掺配质量:其次,基于GPS定位、无线传输等技术提出一种砾石土料掺配实时监控方法,实现砾石土料掺配施工参数的实时监测与采集;最后,利用基于回溯思想和非线性步长调整函数改进的天牛须搜索(improved beetle antennae search,IBAS)算法优化的BP神经网络实现全仓面砾石土料掺配质量的动态评价.工程应用结果表明:掺配实时监控方法能有效监测掺配施工参数、保障施工质量,且BUV对掺配质量的评价结果与掺配后取样检测结果一致.此外,模型预测值与实测值相关系数达0.953,预测值与实测值的平均值误差和标准差误差分别为0.23％和6.17％,与常用回归模型相比,本文模型表现出一致性、代表性和优越性.