CN115114844B - 一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型，涉及土木工程技术领域，包括以下步骤：确定钢筋与混凝土之间粘结滑移特性的主要影响因素并划分学习任务，建立数据库BondslipNet；针对目标任务，设计少量样本的粘结滑移测试，建立目标数据库TargetNet；建立元学习神经网络架构；在BondslipNet数据库上采用基于任务的训练模型，训练建立的Mahalanobis‑Meta‑learningNet(MMN)网络；在TargetNet上基于模型，采用基于样本的训练模型，完成训练过程与测试过程，最终输出目标任务的粘结滑移曲线。

Description

一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型
技术领域
本发明涉及土木工程技术领域，具体的是一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型。
背景技术
钢筋与混凝土之间的粘结滑移问题是决定非线性计算准确性的重要决定因素之一，目前，越来越多的混凝土与钢筋被发明并投入使用，这些钢筋混凝土的粘结滑移模型亟需展开大量的研究进行确定，然而，对每一种的粘结滑移模型均进行大量的试验测试是不现实、也不经济的，会浪费大量的人力物力资源。因此，亟需开发一种新的算法，用于基于极少量的训练样本，获得准确的目标钢筋混凝土粘结滑移本构模型。
目前，现存的钢筋混凝土粘结滑移本构曲线预测模型，主要有两大类方法；一种是对数据采用最小二乘回归等回归算法的四线性或三段式模型，典型的代表有中国规范与欧洲规范中，针对大量普通钢筋混凝土进行测试后回归的曲线，这一类方法目前工程与研究中普遍使用的方法，然而这一方法存在问题，曲线仅对于普通钢筋混凝土的粘结滑移问题有较高精度；对于任一钢筋混凝土粘结滑移曲线的预测，均需要大量实验测试才能确定准确模型；训练表达式与待回归参数的选取，极度依赖于研究者的主观经验，另一种方法是基于神经网络等算法的黑箱模型，目前典型的算法有BP神经网络与基于Fine-tune原理的预训练神经网络。这两种算法均可以避免研究者自身的主观性，但对于问题的泛化能力与少样本迁移能力，均不能提供较好的结果，为此，现在提出一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型。
发明内容
为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型，包括以下步骤：
步骤一：确定钢筋与混凝土之间粘结滑移特性的主要影响因素，将粘结滑移的预测任务按照不同的混凝土种类、不同的钢筋种类、不同的试件截面形状、不同的受力模式和是否有箍筋五个子项，划分为B个子集，针对每个子集采集样本数据，建立数据库BondslipNet；
步骤二：对部分样本进行粘结滑移测试,建立目标数据库TargetNet；
步骤三：将整体架构改为多任务学习框架，将输出任务分为两个任务，分别是滑移段曲线的预测、破坏后曲线的预测，将两个任务进行联合训练，对每一层神经元，采用dropout、L2正则化技术与梯度截断技术，同时，将隐藏函数的BN归一化改为FRN归一化，并令偏置不在0处初始化，采用可学习的单层感知机修正的马氏距离损失，取代MSE损失，从而建立Mahalanobis-Meta-learningNet网络，又称MMN网络；
步骤四：在BondslipNet数据库上训练MMN网络，并考虑训练过程中的Hessian矩阵作用，得到训练完成后的MMN网络；
步骤五：在TargetNet上基于训练完成后的MMN网络，完成训练过程与测试过程，最终输出目标任务的粘结滑移曲线。
进一步地，所述采集样本数据进行预处理的过程包括：
同一类型的粘结滑移试件测试所得τ-S曲线的数据点集记作其中T代表粘结滑移试件类型，N代表该类试件的重复次数，Pi(Si,τi)代表测试所得第i个数据点；
将点集作/>变换，计算公式为：
式中，Sτm为最大τ对应S，Sτr为残余应力对应的最小S，Smax为点集中最大的S；
对上升段采用N1个节点进行划分、下降段采用N2个节点进行划分,节点横坐标为/>分别对上升段和下降段节点附近的数据点施加滤波矩形窗算子其中τk表示以Nj节点为中心，宽度为2b的矩形窗包络点集的数据点纵坐标，m表述上述包络数据点的个数，/>表示第j个节点处剪应力的代表值，T类试件的N个试样都具有了相同数量的数据点/>根据映射/>知，同一类试件不同试样相同/>对应的/>具有可加性，因此对于T类试件，采用/>作为数据点代表值，其中/>采用映射/>进行反归一化处理：
式中，代表N个试件的平均值，
采用平滑算子对/>附近N3个τj值进行算术平均，得到后续计算分析的实验点集/>其中j＝0,1，2，…,N1+N2。
进一步地，所述采用可学习的单层感知机修正的马氏距离损失的计算过程如下：
设MMN网络输出结果为其中a表示样本容量，b表示输出特征维度。假设在该任务中需要预测的特征点数为m，则有b＝2*m。将/>改写为2行，ab/2列的矩阵/>则/>第一行为预测点横坐标为滑移量Si，第二行为预测点纵坐标为粘结强度Ti；同理，数据集中的标注项设为/>
输出项和标注项之间的马氏距离的平方和计算公式为：
式中，定义为取对角元素后求均值的算子，C-1是矩阵/>的协方差矩阵的逆矩阵。
引入单层感知机对C-1矩阵进行修正，设修正后的其中，系数η是为了放缩参数区间，约束了异常点对C-1的影响；感知机以/>为初始化，学习参数ωij与δij(i,j＝1,2)及η，对C-1进行微调，将修正后的C′-1代入得：
则除了对欧式距离的滑移偏差和粘结强度偏差进行加权，还同时考虑了粘结强度和滑移偏差的积，设/> 若σ(S)≈σ(τ)，则两个分布的数据离散程度相同，则忽略ΔSiΔτi作用，反之则必须考虑ΔSiΔτi的作用；
可看作是关于ΔSi和Δτi的圆锥曲线，其满足W>0才有实际意义，因此对于修正的马氏距离损失函数，需添加如下加强的限制条件：
进一步地，所述MMN网络考虑Hessian矩阵作用的过程如下：
将全局任务划分为B个子集，每次从中抽取一个子集进行更新，假设某个子集的任务个数为mB，假设全局模型的参数初始化为θ，对第mt个任务抽取训练集R和测试集R’，首先，对训练集R进行训练与梯度更新，然后在R’集上进行损失计算，若第mt个任务的损失函数设为则对该批次中mB个任务进行训练的参数均初始化为θ，第mt个任务参数采用迭代式经过i次的更新后，变为/>迭代式为：
其中α为task学习率；
完成每个训练批次中的任务后，设全局模型的损失函数为L(θ)，则有：
L(θ)为θ的泛函，其中mB表示每个批次中处理的任务数量，则全局模型的参数θ由下式更新为θ'：
θ(wj),j＝1,2,3,...,k和其中w′j由以下公式进行计算：
式中最右两项即为损失函数的Hessian矩阵。
进一步地，所述建立数据库BondslipNet的过程包括：标注时，如果遇到原文献中未交代的参数，则根据其它相关文献进行确定或推算；标注时只按表面粗糙程度，定性排序以区分磨砂表面、锈蚀表面、普通表面、环氧树脂涂层表面、镀锌表面等；对于混凝土配料中含有替代料的情况，则在配料中去除替代料，只计算普通配料的成分以区分特殊混凝土配料；钢筋屈服或混凝土拉断等脆性破坏后，相对滑移一个极小量后，粘结应力达到0，此时下降段和残余段其余特征点进行线性插值。
本发明的有益效果：
本发明在使用的过程中，通过确定钢筋与混凝土之间粘结滑移特性的主要影响因素并划分学习任务，建立数据库BondslipNet；针对目标任务，设计少量样本的粘结滑移测试，建立目标数据库TargetNet；建立元学习神经网络架构；在BondslipNet数据库上采用基于任务的训练模型，训练建立的Mahalanobis-Meta-learning Net(MMN)网络；在TargetNet上基于步骤四获得的模型，采用基于样本的训练模型，完成训练过程与测试过程，最终输出目标任务的粘结滑移曲线，适用于不同的混凝土种类、不同的钢筋种类、不同的试件截面形状、不同的受力模式、是否有箍筋五个子项进行组合的新任务的钢筋混凝粘结滑移预测；同时，本发明仅需使用很少的样本容量，而能在更大的特征集上获得收敛快速、预测准确、泛化水平好的预测网络；并且，克服了传统算法对新的预测任务泛化难、需要大量新的测试样本标定的问题，从而，大量节省了一定的人力物力，具有极高的经济效益、极强的高效性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1是本发明流程图；
图2是task-A任务中本发明公开预测模型与现有七种模型预测结果对比图；
图3是task-B任务中本发明公开预测模型与现有七种模型预测结果对比图；
图4是task-SRRC任务中本发明公开预测模型与现有七种模型预测结果对比图。
具体实施方式
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。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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型，包括以下步骤：
步骤一：确定钢筋与混凝土之间粘结滑移特性的主要影响因素，将粘结滑移的预测任务按照不同的混凝土种类、不同的钢筋种类、不同的试件截面形状、不同的受力模式和是否有箍筋五个子项，划分为B个子集，针对每个子集采集样本数据，建立数据库BondslipNet；
步骤二：对部分样本进行粘结滑移测试,建立目标数据库TargetNet；
步骤三：将整体架构改为多任务学习框架，将输出任务分为两个任务，分别是滑移段曲线的预测、破坏后曲线的预测，将两个任务进行联合训练，对每一层神经元，采用dropout、L2正则化技术与梯度截断技术，同时，将隐藏函数的BN归一化改为FRN归一化，并令偏置不在0处初始化，采用可学习的单层感知机修正的马氏距离损失，取代MSE损失，从而建立Mahalanobis-Meta-learning Net网络，又称MMN网络；
步骤四：在BondslipNet数据库上训练MMN网络，并考虑训练过程中的Hessian矩阵作用，得到训练完成后的MMN网络；
步骤五：在TargetNet上基于训练完成后的MMN网络，完成训练过程与测试过程，最终输出目标任务的粘结滑移曲线。
需要进一步进行说明的是，在具体实施过程中，所述采集样本数据进行预处理的过程包括：
同一类型的粘结滑移试件测试所得τ-S曲线的数据点集记作其中T代表粘结滑移试件类型，N代表该类试件的重复次数，Pi(Si,τi)代表测试所得第i个数据点；
将点集作/>变换，计算公式为：
式中，Sτm为最大τ对应S，Sτr为残余应力对应的最小S，Smax为点集中最大的S；
对上升段采用N1个节点进行划分、下降段采用N2个节点进行划分,节点横坐标为/>分别对上升段和下降段节点附近的数据点施加滤波矩形窗算子其中τk表示以Nj节点为中心，宽度为2b的矩形窗包络点集的数据点纵坐标，m表述上述包络数据点的个数，/>表示第j个节点处剪应力的代表值，T类试件的N个试样都具有了相同数量的数据点/>根据映射/>知，同一类试件不同试样相同/>对应的/>具有可加性，因此对于T类试件，采用/>作为数据点代表值，其中/>采用映射/>进行反归一化处理：
式中，代表N个试件的平均值，
采用平滑算子对/>附近N3个τj值进行算术平均，得到后续计算分析的实验点集/>其中j＝0,1，2，…,N1+N2。
需要进一步进行说明的是，在具体实施过程中，所述采用可学习的单层感知机修正的马氏距离损失的计算过程如下：
设MMN网络输出结果为其中a表示样本容量，b表示输出特征维度。假设在该任务中需要预测的特征点数为m，则有b＝2*m。将/>改写为2行，ab/2列的矩阵/>则/>第一行为预测点横坐标为滑移量Si，第二行为预测点纵坐标为粘结强度Ti；同理，数据集中的标注项设为/>
输出项和标注项之间的马氏距离的平方和计算公式为：
式中，定义为取对角元素后求均值的算子，C-1是矩阵/>的协方差矩阵的逆矩阵。
引入单层感知机对C-1矩阵进行修正，设修正后的其中，系数η是为了放缩参数区间，约束了异常点对C-1的影响；感知机以/>为初始化，学习参数ωij与δij(i,j＝1,2)及η，对C-1进行微调，将修正后的C′-1代入得：
则除了对欧式距离的滑移偏差和粘结强度偏差进行加权，还同时考虑了粘结强度和滑移偏差的积，设/> 若σ(S)≈σ(τ)，则两个分布的数据离散程度相同，则忽略ΔSiΔτi作用，反之则必须考虑ΔSiΔτi的作用；
可看作是关于ΔSi和Δτi的圆锥曲线，其满足W>0才有实际意义，因此对于修正的马氏距离损失函数，需添加如下加强的限制条件：
需要进一步进行说明的是，在具体实施过程中，所述MMN网络考虑Hessian矩阵作用的过程如下：
将全局任务划分为B个子集，每次从中抽取一个子集进行更新，假设某个子集的任务个数为mB，假设全局模型的参数初始化为θ，对第mt个任务抽取训练集R和测试集R’，首先，对训练集R进行训练与梯度更新，然后在R’集上进行损失计算，若第mt个任务的损失函数设为则对该批次中mB个任务进行训练的参数均初始化为θ，第mt个任务参数采用迭代式经过i次的更新后，变为/>迭代式为：
其中α为task学习率；
完成每个训练批次中的任务后，设全局模型的损失函数为L(θ)，则有：
L(θ)为θ的泛函，其中mB表示每个批次中处理的任务数量，则全局模型的参数θ由下式更新为θ'：
θ(wj),j＝1,2,3,...,k和其中w′j由以下公式进行计算：
式中最右两项即为损失函数的Hessian矩阵。
需要进一步进行说明的是，在具体实施过程中，所述建立数据库BondslipNet的过程包括：标注时，如果遇到原文献中未交代的参数，则根据其它相关文献进行确定或推算；标注时只按表面粗糙程度，定性排序以区分磨砂表面、锈蚀表面、普通表面、环氧树脂涂层表面、镀锌表面等；对于混凝土配料中含有替代料的情况，则在配料中去除替代料，只计算普通配料的成分以区分特殊混凝土配料；钢筋屈服或混凝土拉断等脆性破坏后，相对滑移一个极小量后，粘结应力达到0，此时下降段和残余段其余特征点进行线性插值。
需要进一步进行说明的是，在具体实施过程中，为了评估本发明对于钢筋混凝土粘结滑移的预测准确程度、收敛能力与泛化水平，选取三种不同的钢筋混凝土的预测任务进行分析。
(1)task-A：方形拉拔混凝土测试试件，普通混凝土，无箍筋，有涂层圆截面受拉钢筋。
(2)task-B：方形拉拔混凝土测试试件，无水混凝土，有箍筋，普通圆截面受拉钢筋。
(3)task-SRRC：方形拉拔混凝土测试试件，混凝土(水:水泥:细骨料:粗骨料＝0.68:1:1.68:3.4)，无箍筋，方截面受拉钢筋。
需要进一步进行说明的是，在具体实施过程中，为了评估本发明对于钢筋混凝土粘结滑移的预测准确程度、收敛能力与泛化水平，选取7种现有技术中存在的算法，根据上述三种不同的钢筋混凝土预测任务进行对比。
(1)模型1：本发明公开模型
(2)模型2：采用传统深度学习框架的元学习模型
(3)模型3：采用大数据库预训练，然后采用目标数据库微调的传统深度学习框架模型
(4)模型4：将大数据库与目标数据库集成为一个数据库，采用传统深度学习框架的模型
(5)模型5：仅采用目标数据库与传统深度学习框架的模型
(6)模型6：规范GB 50010-2010直接给出的四线性模型
(7)模型7：采用目标数据库重新回归规范GB 50010-2010的四线性模型
(8)模型8：三段式非线性模型
K＝(Kco+33Kst)Ksi
分析结果如图2-图4所示，从图中可知，模型1代表本发明公开模型，实验测试值代表基准值，则本发明公开的模型1，比其他7种模型更接近于测试结果。因此，本发明比其他7种模型的预测精度均更高。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (5)

1.一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：确定钢筋与混凝土之间粘结滑移特性的主要影响因素，将粘结滑移的预测任务按照不同的混凝土种类、不同的钢筋种类、不同的试件截面形状、不同的受力模式和是否有箍筋五个子项，划分为B个子集，针对每个子集采集样本数据，建立数据库BondslipNet；
步骤二：对部分样本进行粘结滑移测试,建立目标数据库TargetNet；
步骤三：将整体架构改为多任务学习框架，将输出任务分为两个任务，分别是滑移段曲线的预测、破坏后曲线的预测，将两个任务进行联合训练，对每一层神经元，采用dropout、L2正则化技术与梯度截断技术，同时，将隐藏函数的BN归一化改为FRN归一化，并令偏置不在0处初始化，采用可学习的单层感知机修正的马氏距离损失，取代MSE损失，从而建立Mahalanobis-Meta-learningNet网络，又称MMN网络；
步骤四：在BondslipNet数据库上训练MMN网络，并考虑训练过程中的Hessian矩阵作用，得到训练完成后的MMN网络；
步骤五：在TargetNet上基于训练完成后的MMN网络，完成训练过程与测试过程，最终输出目标任务的粘结滑移曲线。
2.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型，其特征在于，所述采集样本数据进行预处理的过程包括：
同一类型的粘结滑移试件测试所得τ-S曲线的数据点集记作其中T代表粘结滑移试件类型，N代表粘结滑移试件的重复次数，Pi(Si,τi)代表测试所得第i个数据点；
将点集作/>变换，计算公式为：
式中，Sτm为最大τ对应S，Sτr为残余应力对应的最小S，Smax为点集中最大的S；
对上升段采用N1个节点进行划分、下降段采用N2个节点进行划分,节点横坐标为/>分别对上升段和下降段节点附近的数据点施加滤波矩形窗算子其中τk表示以Nj节点为中心，宽度为2b的矩形窗包络点集的数据点纵坐标，m表示包络数据点的个数，/>表示第j个节点处剪应力的代表值，T类试件的N个试样都具有了相同数量的数据点/>根据映射/>知，同一类试件不同试样相同/>对应的/>具有可加性，因此对于T类试件，采用/>作为数据点代表值，其中/>采用映射/>进行反归一化处理：
式中，代表N个试件的平均值，
采用平滑算子对/>附近N3个τj值进行算术平均，得到后续计算分析的实验点集/>其中j＝0,1，2，…,N1+N2。
3.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型，其特征在于，所述采用可学习的单层感知机修正的马氏距离损失的计算过程如下：
设MMN网络输出结果为其中a表示样本容量，b表示输出特征维度，设需要预测的特征点数为m，则有b＝2*m，将/>改写为2行，ab/2列的矩阵/>则/>第一行为预测点横坐标为滑移量Si，第二行为预测点纵坐标为粘结强度Ti；同理，数据集中的标注项设为
输出项和标注项之间的马氏距离的平方和计算公式为：
式中，定义为取对角元素后求均值的算子，C-1是矩阵/>的协方差矩阵的逆矩阵；
引入单层感知机对C-1矩阵进行修正，设修正后的其中，系数η是为了放缩参数区间，约束了异常点对C-1的影响；感知机以/>为初始化，学习参数ωij与δij(i,j＝1,2)及η，对C-1进行微调，将修正后的C′-1代入得：
则除了对欧式距离的滑移偏差和粘结强度偏差进行加权，还同时考虑了粘结强度和滑移偏差的积，设/> 若σ(S)≈σ(τ)，则两个分布的数据离散程度相同，则忽略ΔSiΔτi作用，反之则必须考虑ΔSiΔτi的作用；
是关于ΔSi和Δτi的圆锥曲线，其满足W>0才有实际意义，因此对于修正的马氏距离损失函数，需添加如下加强的限制条件：
4.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型，其特征在于，所述MMN网络考虑Hessian矩阵作用的过程如下：
将全局任务划分为B个子集，每次从中抽取一个子集进行更新，假设某个子集的任务个数为mB，假设全局模型的参数初始化为θ，对第mt个任务抽取训练集R和测试集R’，首先，对训练集R进行训练与梯度更新，然后在R’集上进行损失计算，若第mt个任务的损失函数设为则对批次中mB个任务进行训练的参数均初始化为θ，第mt个任务参数采用迭代式经过i次的更新后，变为/>迭代式为：
其中α为task学习率；
完成每个训练批次中的任务后，设全局模型的损失函数为L(θ)，则有：
L(θ)为θ的泛函，其中mB表示每个批次中处理的任务数量，则全局模型的参数θ由下式更新为θ'：
θ(wj),j＝1,2,3,...,k和其中w′j由以下公式进行计算：
式中最右两项即为损失函数的Hessian矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土粘结滑移曲线的元学习预测模型，其特征在于，所述建立数据库BondslipNet的过程包括：标注时，如果遇到原文献中未交代的参数，则根据其它相关文献进行确定或推算；标注时只按表面粗糙程度，定性排序以区分磨砂表面、锈蚀表面、普通表面、环氧树脂涂层表面、镀锌表面；对于混凝土配料中含有替代料的情况，则在配料中去除替代料，只计算普通配料的成分以区分特殊混凝土配料；钢筋屈服或混凝土拉断脆性破坏后，相对滑移一个极小量后，粘结应力达到0，此时下降段和残余段其余特征点进行线性插值。
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