CN111695263B - 一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法及系统，方法包括：获取混凝土内部温度值与环境湿度值；将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值；根据所述扩展权重成熟度值与预先建立的扩展权重成熟度值‑混凝土强度值曲线图，得到混凝土强度预测值。本发明基于耦合环境湿度的扩展权重成熟度预测强度模型对混凝土强度进行预测，强度预测时无需考虑混凝土内部湿度变化，提高变温变湿环境下混凝土强度预测精度。

Description

一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法及系统

技术领域

本发明涉及混凝土技术领域，具体涉及一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法及系统。

背景技术

养护环境是影响混凝土强度发展的重要因素，其中，水是引起混凝土发生水化反应的充分条件，混凝土强度的持续发展也需要维持稳定的水含量。如在混凝土浇筑后养护过程中，由于水分的蒸发而没有及时补充水，会造成混凝土水化反应不充分从而影响强度的发展和由于混凝土干缩引起的裂缝等耐久性问题。现有运用成熟度无损预测混凝土强度常用的方法有：邵耳成熟度概念，基于阿伦尼乌兹公式的等效水化龄期、荷兰权重成熟度法、广义度时积概念等。

由于混凝土浇筑后养护常常暴露在恶劣的环境之中，致使混凝土表面水分蒸发，进而与混凝土内部形成湿度梯度，加快了混凝土内部水分的迁移，结果造成靠近混凝土表面附近部分的湿度达不到饱和状态。运用现有的方法预测混凝土强度时，忽略湿度对混凝土强度发展的贡献，高估了混凝土的硬化发展，特别是在养护温度和湿度在不断变化的环境下测量误差偏大，无法有效评估混凝土结构的安全质量和耐久性。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法及系统，旨在解决现有混凝土强度预测方法忽略了湿度对强度发展的贡献，高估了混凝土的硬化过程，测量偏差大，无法有效评估混凝土结构的安全质量和耐久性的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其中，包括步骤：

获取混凝土内部温度值与环境湿度值；

将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值；其中，所述扩展权重成熟度预测强度模型是基于混凝土内部温度值、环境湿度值以及扩展权重成熟度值建立；

根据所述扩展权重成熟度值与预先建立的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图，得到混凝土强度预测值。

所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其中，所述扩展权重成熟度预测强度模型为：

其中，(t_eqa)_r,w为扩展权重成熟度值，t为养护时间，t₀为起始时间，H_e为环境湿度值，γ为与温度相关的系数，C为混凝土C值，T为混凝土内部温度值，T_r为混凝土水化反应时的参考温度。

所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其中，所述将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值的步骤之前包括：

预制混凝土试样，将所述混凝土试样放入标准养护室中预养护第一预设时间，得到预养护后的混凝土试样；

将所述预养护后的混凝土试样放入养护箱中，在预设的养护模式下养护第二预设时间，得到不同养护模式下的混凝土试样；

在预设龄期对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值。

所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其中，所述预设的养护模式包括养护温度相同的第一养护模式、第二养护模式和第三养护模式以及养护湿度相同的第四养护模式、第五养护模式和第六养护模式。

所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其中，所述在预设龄期对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样的抗压强度值的步骤之后包括：

根据不同龄期的第一养护模式下的混凝土试样的抗压强度值，绘制第一龄期-混凝土抗压强度值曲线；

求取所述第一龄期-混凝土抗压强度值曲线的渐近线值作为混凝土极限强度值；

根据所述混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，获取不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合；其中，所述混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系为：

其中，S为混凝土强度值，S_u为混凝土极限强度值，(t_eqa)_r,w为扩展权重成熟度值。

所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其中，所述不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合包括：所述第一养护模式对应的第一扩展权重成熟度值集合，所述第二养护模式对应的第二扩展权重成熟度值集合以及所述第三养护模式对应的第三扩展权重成熟度值集合；

所述根据所述混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，获取不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合的步骤之后包括：

根据所述第一扩展权重成熟度值集合、所述第二扩展权重成熟度值集合以及所述第三扩展权重成熟度值集合与龄期的对应关系，绘制第一扩展权重成熟度值-龄期曲线、第二扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第三扩展权重成熟度值-龄期曲线；

分别对所述第一扩展权重成熟度值-龄期曲线、所述第二扩展权重成熟度值-龄期曲线以及所述第三扩展权重成熟度值-龄期曲线进行拟合，获取最佳拟合值作为γ值。

所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其中，所述不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合还包括：所述第四养护模式对应的第四扩展权重成熟度值集合，所述第五养护模式对应的第五扩展权重成熟度值集合以及所述第六养护模式对应的第六扩展权重成熟度值集合；

所述根据所述混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，获取不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合的步骤之后包括：

根据所述第四扩展权重成熟度值集合、所述第五扩展权重成熟度值集合以及所述第六扩展权重成熟度值集合与龄期的对应关系，绘制第四扩展权重成熟度值-龄期曲线、第五扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第六扩展权重成熟度值-龄期曲线；

分别对所述第四扩展权重成熟度值-龄期曲线、所述第五扩展权重成熟度值-龄期曲线以及所述第六扩展权重成熟度值-龄期曲线进行拟合，获取最佳拟合值作为混凝土C值。

所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其中，所述求取所述第一龄期-混凝土抗压强度值曲线的渐近线值作为混凝土极限强度值的步骤之后还包括：

根据所述混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，建立扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图。

所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其中，同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样强度值包括第一混凝土试样强度值、第二混凝土试样强度值和第三混凝土试样强度值；

所述得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值的步骤之后还包括：

判断所述第一混凝土试样强度值、所述第二混凝土试样强度值和所述第三混凝土试样强度值中的最大值和/或最小值与中间值的差值是否超过中间值预设比例；

若否，则获取所述第一混凝土试样强度值、所述第二混凝土试样强度值和所述第三混凝土试样强度值的算术平均值作为同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样强度值。

一种基于权重成熟度的混凝土强度预测系统，其中，包括：

获取模块，用于获取混凝土内部温度值与环境湿度值；

计算模块，用于将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值；其中，所述扩展权重成熟度预测强度模型是基于混凝土内部温度值、环境湿度值以及扩展权重成熟度值建立；

预测模块，用于根据所述扩展权重成熟度值与预先建立的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图，得到混凝土强度预测值。

本发明的有益效果：本发明将混凝土内部温度值与环境湿度值输入耦合环境湿度的扩展权重成熟度预测强度模型中预测混凝土扩展权重成熟度值，并根据预先建立的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图预测混凝土强度，强度预测时无需考虑混凝土内部湿度变化，提高变温变湿环境下混凝土强度预测精度。

附图说明

图1是本发明实施例中提供的一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法的较佳实施例的流程图；

图2是本发明实施例中提供的扩展权重成熟度-相对强度的试验结果与预测结果对比图；

图3是本发明实施例中提供的一种基于权重成熟度的混凝土强度预测系统的较佳实施例的功能原理图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了解决现有混凝土强度预测方法忽略了湿度对强度发展的贡献，高估了混凝土的硬化过程，测量偏差大，无法有效评估混凝土结构的安全质量和耐久性的问题，本发明提供了一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法。

请参照图1，图1是本发明提供的一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法较佳实施例的流程图。

在本发明的较佳实施例中，所述基于权重成熟度的混凝土强度预测方法有三个步骤：

步骤S100、获取混凝土内部温度值与环境湿度值；

步骤S200、将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值；

步骤S300、根据所述扩展权重成熟度值与预先建立的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图，得到混凝土强度预测值。

由于现有混凝土强度预测方法忽略了湿度对强度发展的贡献，高估了混凝土的硬化过程，测量偏差大，无法有效评估混凝土结构的安全质量和耐久性。本实施例中预先建立了包含混凝土内部温度值和环境湿度值的扩展权重成熟度预测强度模型，所述扩展权重成熟度预测强度模型为：

其中，(t_eqa)_r,w为扩展权重成熟度值，t为养护时间，t₀为起始时间，H_e为环境湿度值，γ为与温度相关的系数，C为混凝土C值，T为混凝土内部温度值，T_r为混凝土水化反应时的参考温度，为20℃。在需要对混凝土强度进行预测时，获取混凝土内部温度值与环境湿度值；然后将混凝土内部温度值与环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值；最后根据扩展权重成熟度值与预先建立的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图，得到混凝土强度预测值。具体地，所述混凝土内部温度为混凝土水化反应时内部温度值，可以在混凝土水化反应过程中通过热电偶传感器获得；所述环境湿度值可以通过天气预报或湿度传感器测量现场施工环境的相对湿度获得。本发明基于耦合环境湿度的扩展权重成熟度预测强度模型对混凝土强度进行预测，计算时无需考虑混凝土内部湿度变化，提高变温变湿环境下混凝土强度预测精度。

具体实施时，传统权重成熟度预测强度模型中的起始时间t₀为加水时间，考虑到混凝土力学性能是在终凝时间后开始发展的，为了开始时混凝土具有大致相同的水化程度和微观结构，确保混凝土开始获得强度时具有相同的条件，以便实验分析对比，本实施例中扩展权重成熟度预测强度模型中的起始时间t₀为混凝土终凝时间，养护时间t为从向混凝土中加水开始算起往后任意时刻的间隔时间

在一具体实施方式中，所述步骤S200之前还包括步骤：

M210、预制混凝土试样，将所述混凝土试样放入标准养护室中预养护第一预设时间，得到预养护后的混凝土试样；

M220、将所述预养护后的混凝土试样放入养护箱中，在预设的养护模式下养护第二预设时间，得到不同养护模式下的混凝土试样；

M230、在预设龄期对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值。

具体实施时，按照《普通混凝土力学性能试验方法》GB/T50081-2002，选择与需要预测的混凝土成分相同的混凝土加水搅拌后，捣入立方体塑料试模，振动、抹平混凝土试样并将热电偶传感器插入混凝土试样的中央位置，记录加水时间。待混凝土试样成型后，立即用不透水的薄膜覆盖混凝土试样表面，将混凝土试样放入标准养护室中预养护第一预设时间，得到预养护后的混凝土试样。然后将预养护后的混凝土试样放入预先根据设计设定好温度和湿度的恒温恒湿养护箱试块架上，在预设的养护模式下养护第二预设时间，得到不同养护模式下的混凝土试样。在对混凝土试样进行养护的同时开始记录热电偶数据。在一具体实施例中，所述第一预设时间为4h，所述第二预设时间为24h，每隔半小时记录一次热电偶数据。

进一步地，获取到不同养护模式下的混凝土试样后，在预设龄期对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值。在一具体实施例中，所述预设龄期为1d、3d、7d、14d和28d，获取到不同养护模式下的混凝土试样后，分别在1d、3d、7d、14d和28d后对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同养护模式下的混凝土试样在1d、3d、7d、14d和28d的混凝土试样强度值。

具体实施时，所述预设的养护模式包括养护温度相同的第一养护模式、第二养护模式和第三养护模式以及养护湿度相同的第四养护模式、第五养护模式和第六养护模式。在一具体实施例中，所述第一养护模式、所述第二养护模式和所述第三养护模式的温度为20℃，湿度分别为98％、80％和60％。所述第四养护模式、所述第五养护模式和所述第六养护模式的湿度为98％，湿度分别为20℃、30℃和40℃。

在一具体实施方式中，所述步骤M230之后还包括步骤：

M240、根据不同龄期的第一养护模式下的混凝土试样的抗压强度值，绘制第一龄期-混凝土抗压强度值曲线；

M250、求取所述第一龄期-混凝土抗压强度值曲线的渐近线值作为混凝土极限强度值；

M260、根据所述混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，获取不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合。

具体实施时，获取到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值后，根据不同龄期的第一养护模式下的混凝土试样的抗压强度值，绘制第一龄期-混凝土抗压强度值曲线；然后求取第一龄期-混凝土抗压强度值曲线的渐近线值作为混凝土极限强度值；最后根据混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，获取不同养护模式下的扩展权重成熟度值；其中，所述混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系为：

其中，S为混凝土抗压强度值，S_u为混凝土极限强度值，(t_eqa)_r,w为扩展权重成熟度值。如图2所示，为扩展权重成熟度(t_eqa)_r,w-相对强度

的试验结果与预测结果对比图，由图2可以看出，试验结果与预测结果能够很好的吻合。这主要是由于扩展权重成熟度预测强度模型考虑了环境湿度并对权重成熟度进行了扩展，另外

中通过相对强度即

表示，克服了模型关系式固有的局限，使获得的预测值准确、可靠。在一具体实施例中，所述第一养护模式为标准养护模式，所述第一养护模式下的温度为20℃，湿度为98％。例如，当龄期为1d、3d、7d、14d和28d时，通过混凝土抗压强度试验获取第一养护模式下的混凝土试样在龄期为1d、3d、7d、14d和28d后的抗压强度值分别为P1、P2、P3、P4和P5，根据P1、P2、P3、P4和P5与1d、3d、7d、14d和28d的对应关系即可绘制第一龄期-混凝土抗压强度值曲线。

进一步地，获取到第一龄期-混凝土抗压强度值曲线后，求取第一龄期-混凝土抗压强度值曲线的渐近线即可获得混凝土极限强度值S_u；最后将前述步骤中获得的不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值S和混凝土极限强度值S_u代入公式

中，即可获得不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合。例如，计算出S_u后，第一养护模式下的混凝土试样在龄期1d、3d、7d、14d和28d对应的抗压强度值S分别为P1、P2、P3、P4和P5，将S_u与P1、P2、P3、P4和P5分别代入公式

中，得到(t_eqa)_r,w1、(t_eqa)_r,w2、(t_eqa)_r,w3、(t_eqa)_r,w4和(t_eqa)_r,w5即为第一养护模式下的扩展权重成熟度值集合。

在一具体实施方式中，所述不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合包括：所述第一养护模式对应的第一扩展权重成熟度值集合，所述第二养护模式对应的第二扩展权重成熟度值集合以及所述第三养护模式对应的第三扩展权重成熟度值集合，所述步骤M260之后还包括步骤：

M270、根据所述第一扩展权重成熟度值集合、所述第二扩展权重成熟度值集合以及所述第三扩展权重成熟度值集合与龄期的对应关系，绘制第一扩展权重成熟度值-龄期曲线、第二扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第三扩展权重成熟度值-龄期曲线；

M280、分别对所述第一扩展权重成熟度值-龄期曲线、所述第二扩展权重成熟度值-龄期曲线以及所述第三扩展权重成熟度值-龄期曲线进行拟合，获取最佳拟合值作为γ值。

具体实施时，在获取到不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合后，根据第一扩展权重成熟度值集合、第二扩展权重成熟度值集合以及第三扩展权重成熟度值集合与龄期的对应关系，绘制第一扩展权重成熟度值-龄期曲线、第二扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第三扩展权重成熟度值-龄期曲线；然后分别对第一扩展权重成熟度值-龄期曲线、第二扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第三扩展权重成熟度值-龄期曲线进行拟合，得到三个拟合值，取其中的最佳拟合值作为扩展权重成熟度预测强度模型中的γ值。其中，各曲线的拟合过程可通过Matlab实现，Matlab的曲线拟合及求最佳拟合值为现有技术，在此不作赘述。

在一具体实施方式中，所述不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合还包括：所述第四养护模式对应的第四扩展权重成熟度值集合，所述第五养护模式对应的第五扩展权重成熟度值集合以及所述第六养护模式对应的第六扩展权重成熟度值集合，所述步骤M260之后还包括步骤：

M270’、根据所述第四扩展权重成熟度值集合、所述第五扩展权重成熟度值集合以及所述第六扩展权重成熟度值集合与龄期的对应关系，绘制第四扩展权重成熟度值-龄期曲线、第五扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第六扩展权重成熟度值-龄期曲线；

M280’、分别对所述第四扩展权重成熟度值-龄期曲线、所述第五扩展权重成熟度值-龄期曲线以及所述第六扩展权重成熟度值-龄期曲线进行拟合，获取最佳拟合值作为混凝土C值。

具体实施时，在获取到不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合后，根据第四扩展权重成熟度值集合、第五扩展权重成熟度值集合以及第六扩展权重成熟度值集合与龄期的对应关系，绘制第四扩展权重成熟度值-龄期曲线、第五扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第六扩展权重成熟度值-龄期曲线；然后分别对第四扩展权重成熟度值-龄期曲线、第五扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第六扩展权重成熟度值-龄期曲线进行拟合，得到三个拟合值，取其中的最佳拟合值作为扩展权重成熟度预测强度模型中的混凝土C值。其中，各曲线的拟合过程可通过Matlab实现。

在一具体实施方式中，所述步骤M250之后还包括步骤：

R260、根据所述混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，建立扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图。

具体实施时，获取到混凝土极限强度值S_u后，根据混凝土极限强度值S_u以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系即前述步骤中提到的

即可建立扩展权重成熟度值(t_eqa)_r,w-混凝土强度值S之间的曲线图，以便步骤S300中根据扩展权重成熟度值和扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图得到混凝土强度预测值。

在一具体实施方式中，本实施例中预制的每个混凝土试样包括三块，在进行混凝土试样抗压强度测试时，得到的同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样强度值包括第一混凝土试样强度值、第二混凝土试样强度值和第三混凝土试样强度值；所述步骤S250之后还包括步骤：

N260、判断所述第一混凝土试样强度值、所述第二混凝土试样强度值和所述第三混凝土试样强度值中的最大值和/或最小值与中间值的差值是否超过中间值预设比例；

N270、若否，则获取所述第一混凝土试样强度值、所述第二混凝土试样强度值和所述第三混凝土试样强度值的算术平均值作为同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样强度值。

具体实施时，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值后，对于同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样有三个强度值即第一混凝土试样强度值、第二混凝土试样强度值和第三混凝土试样强度值。为了确定同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样的强度，本实施例中判断第一混凝土试样强度值、第二混凝土试样强度值和第三混凝土试样强度值中的最大值和/或最小值与中间值的差值是否超过中间值预设比例；若否，则获取第一混凝土试样强度值、第二混凝土试样强度值和第三混凝土试样强度值的算术平均值作为同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样强度值；若第一混凝土试样强度值、第二混凝土试样强度值和第三混凝土试样强度值中的最大值或最小值与中间值的差值超过中间值预设比例，则取中间值作为同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样强度值；若第一混凝土试样强度值、第二混凝土试样强度值和第三混凝土试样强度值中的最大值和最小值与中间值的差值均超过中间值预设比例，则判断此组测试值无效。在一具体实施例中，所述预设比例为15％。在确定混凝土试样强度值时每个混凝土试样通过三个实验数据确定，提高了混凝土强度预测结果的准确性。

下面通过具体实施例对本发明进行进一步的解释说明。

实施例1

(1)混凝土试样预制：选择某牌P.Ⅱ.42.5R水通用硅酸盐水泥组成成分，根据《通用硅酸盐水泥》GB175-2007规定，其组成成分如表1所示。将上述硅酸盐水泥按照表2中的混凝土材料用量配合比配制成混凝土入模成型，得到混凝土试样；

表1普通硅酸盐水泥的化学分析(％)

	SiO<sub>2</sub>	Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>	Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>	CaO	MgO	SO<sub>3</sub>	K<sub>2</sub>O
								OPC	18.59	4.62	4.17	64.67	64.67	3.32	0.92

表2 1立方米混凝土材料用量配合比

(2)混凝土试样养护：将混凝土试样放入标准养护室预养护4h后，将混凝土试样按照预设养护模式放入恒温恒湿养护箱中养护24h后拆模；其中，所述养护模式分为两组，一组是在20℃温度，湿度分别为98％、80％、60％条件下养护，另一组是在98％湿度，温度分别为20℃、30℃和40℃条件下养护；

(3)权重成熟度值及曲线确定：在1d、3d、7d、14d、28d通过抗压试验测出混凝土试样强度值，描绘出龄期-混凝土试样强度值曲线；通过标准养护模式(20℃，98％)下对应的龄期-混凝土试样强度值曲线的渐近线值获得混凝土极限强度值S_u；根据公式

获得权重成熟度值、扩展权重成熟度值-龄期曲线图以及扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图；

(4)扩展权重成熟度预测强度模型确定：通过对标准养护温度20℃和三种不同养护湿度(98％、80％、60％)下的扩展权重成熟度值-龄期曲线图进行拟合，取最佳拟合值A作为γ值；通过对标准养护湿度98％和三种不同养护温度(20℃、30℃、40℃)下的扩展权重成熟度值-龄期曲线图进行拟合，取最佳拟合值B作为混凝土C值；将得到的γ值和C值代入扩展权重成熟度预测强度模型中，确定扩展权重成熟度预测强度模型为：

(5)混凝土强度预测：根据热电偶测得混凝土内部温度值，根据湿度传感器测得环境湿度值，根据(4)中确定的扩展权重成熟度预测强度模型可按下式计算预测扩展权重成熟度值：

其中Δt为0.5h，T和H_ei为Δt内的平均混凝土内部温度值和环境湿度值；计算出扩展权重成熟度值后，即可根据(3)中确定的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图预测混凝土强度值。

基于上述实施例，本发明还提供了一种上述所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法的系统，其功能原理图如图3所示。所述基于权重成熟度的混凝土强度预测系统包括获取模块110、计算模块120和预测模块130；

所述获取模块110用于获取混凝土内部温度值与环境湿度值；具体如上所述；

所述计算模块120用于将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值；其中，所述扩展权重成熟度预测强度模型是基于混凝土内部温度值、环境湿度值以及扩展权重成熟度值建立；具体如上所述；

所述预测模块130用于根据所述扩展权重成熟度值与预先建立的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图，得到混凝土强度预测值；具体如上所述。

综上所述，本发明公开了一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法及系统，方法包括：获取混凝土内部温度值与环境湿度值；将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值；根据所述扩展权重成熟度值与预先建立的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图，得到混凝土强度预测值。本发明基于耦合环境湿度的扩展权重成熟度预测强度模型对混凝土强度进行预测，强度预测时无需考虑混凝土内部湿度变化，提高变温变湿环境下混凝土强度预测精度。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其特征在于，包括步骤：

获取混凝土内部温度值与环境湿度值；

将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值；其中，所述扩展权重成熟度预测强度模型是基于混凝土内部温度值、环境湿度值以及扩展权重成熟度值建立；

根据所述扩展权重成熟度值与预先建立的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图，得到混凝土强度预测值；

所述扩展权重成熟度预测强度模型为：

其中，(t_eqa)_r,w为扩展权重成熟度值，t为养护时间，t₀为起始时间，H_e为环境湿度值，γ为与温度相关的系数，C为混凝土C值，T为混凝土内部温度值，T_r为混凝土水化反应时的参考温度；

所述将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值的步骤之前包括：

预制混凝土试样，将所述混凝土试样放入标准养护室中预养护第一预设时间，得到预养护后的混凝土试样；

将所述预养护后的混凝土试样放入养护箱中，在预设的养护模式下养护第二预设时间，得到不同养护模式下的混凝土试样；

在预设龄期对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值；所述预设的养护模式包括养护温度相同的第一养护模式、第二养护模式和第三养护模式以及养护湿度相同的第四养护模式、第五养护模式和第六养护模式；

所述在预设龄期对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样的抗压强度值的步骤之后包括：

根据不同龄期的第一养护模式下的混凝土试样的抗压强度值，绘制第一龄期-混凝土抗压强度值曲线；

求取所述第一龄期-混凝土抗压强度值曲线的渐近线值作为混凝土极限强度值；获取到混凝土极限强度值后，根据混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系建立扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图；其中，所述混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系为：

其中，S为混凝土强度值，S_u为混凝土极限强度值，(t_eqa)_r,w为扩展权重成熟度值。

2.根据权利要求1所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其特征在于，所述在预设龄期对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样的抗压强度值的步骤之后还包括：

根据所述混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，获取不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合。

3.根据权利要求2所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其特征在于，所述不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合包括：所述第一养护模式对应的第一扩展权重成熟度值集合，所述第二养护模式对应的第二扩展权重成熟度值集合以及所述第三养护模式对应的第三扩展权重成熟度值集合；

所述根据所述混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，获取不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合的步骤之后包括：

根据所述第一扩展权重成熟度值集合、所述第二扩展权重成熟度值集合以及所述第三扩展权重成熟度值集合与龄期的对应关系，绘制第一扩展权重成熟度值-龄期曲线、第二扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第三扩展权重成熟度值-龄期曲线；

分别对所述第一扩展权重成熟度值-龄期曲线、所述第二扩展权重成熟度值-龄期曲线以及所述第三扩展权重成熟度值-龄期曲线进行拟合，获取最佳拟合值作为γ值。

4.根据权利要求2所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其特征在于，所述不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合还包括：所述第四养护模式对应的第四扩展权重成熟度值集合，所述第五养护模式对应的第五扩展权重成熟度值集合以及所述第六养护模式对应的第六扩展权重成熟度值集合；

所述根据所述混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系，获取不同养护模式下的扩展权重成熟度值集合的步骤之后包括：

根据所述第四扩展权重成熟度值集合、所述第五扩展权重成熟度值集合以及所述第六扩展权重成熟度值集合与龄期的对应关系，绘制第四扩展权重成熟度值-龄期曲线、第五扩展权重成熟度值-龄期曲线以及第六扩展权重成熟度值-龄期曲线；

分别对所述第四扩展权重成熟度值-龄期曲线、所述第五扩展权重成熟度值-龄期曲线以及所述第六扩展权重成熟度值-龄期曲线进行拟合，获取最佳拟合值作为混凝土C值。

5.根据权利要求1所述的基于权重成熟度的混凝土强度预测方法，其特征在于，同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样强度值包括第一混凝土试样强度值、第二混凝土试样强度值和第三混凝土试样强度值；

所述得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值的步骤之后还包括：

判断所述第一混凝土试样强度值、所述第二混凝土试样强度值和所述第三混凝土试样强度值中的最大值和/或最小值与中间值的差值是否超过中间值预设比例；

若否，则获取所述第一混凝土试样强度值、所述第二混凝土试样强度值和所述第三混凝土试样强度值的算术平均值作为同一龄期和同一养护模式下的混凝土试样强度值。

6.一种基于权重成熟度的混凝土强度预测系统，其特征在于：包括：

获取模块，用于获取混凝土内部温度值与环境湿度值；

计算模块，用于将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值；其中，所述扩展权重成熟度预测强度模型是基于混凝土内部温度值、环境湿度值以及扩展权重成熟度值建立；

预测模块，用于根据所述扩展权重成熟度值与预先建立的扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图，得到混凝土强度预测值；

所述扩展权重成熟度预测强度模型为：

其中，(t_eqa)_r,w为扩展权重成熟度值，t为养护时间，t₀为起始时间，H_e为环境湿度值，γ为与温度相关的系数，C为混凝土C值，T为混凝土内部温度值，T_r为混凝土水化反应时的参考温度；

所述计算模块将所述混凝土内部温度值与所述环境湿度值输入预先建立的扩展权重成熟度预测强度模型中，获取扩展权重成熟度值之前包括：

预制混凝土试样，将所述混凝土试样放入标准养护室中预养护第一预设时间，得到预养护后的混凝土试样；

将所述预养护后的混凝土试样放入养护箱中，在预设的养护模式下养护第二预设时间，得到不同养护模式下的混凝土试样；

在预设龄期对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样强度值；所述预设的养护模式包括养护温度相同的第一养护模式、第二养护模式和第三养护模式以及养护湿度相同的第四养护模式、第五养护模式和第六养护模式；

所述在预设龄期对不同养护模式下的混凝土试样进行混凝土抗压强度试验，得到不同龄期和不同养护模式下的混凝土试样的抗压强度值之后包括：

根据不同龄期的第一养护模式下的混凝土试样的抗压强度值，绘制第一龄期-混凝土抗压强度值曲线；

求取所述第一龄期-混凝土抗压强度值曲线的渐近线值作为混凝土极限强度值；获取到混凝土极限强度值后，根据混凝土极限强度值以及预设的混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系建立扩展权重成熟度值-混凝土强度值曲线图；其中，所述混凝土强度值、混凝土极限强度值以及扩展权重成熟度值之间的对应关系为：

其中，S为混凝土强度值，S_u为混凝土极限强度值，(t_eqa)_r,w为扩展权重成熟度值。

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