基于LSSVM与GA的混凝土抗冻性多目标配合比优化研究

作者：吴贤国; 刘茜; 王雷; 陈彬

来源：沈阳建筑大学学报(自然科学版), 2021, 37(03): 393-401.

DOI：10.11717/j.issn:2095-1922.2021.03.02

• 混凝土抗冻性
• 相对动弹性模量
• 最小二乘支持向量机
• GA算法
• 配合比优化

目的提出一种LSSVM-GA模型,以实现对混凝土抗冻性的精确预测及快速而高效的混凝土配合比优化设计。方法首先利用最小二乘支持向量机(LSSVM)实现对混凝土抗冻性的高精度预测,然后将抗冻性回归预测函数作为适应度函数,以混凝土抗冻性和经济成本为优化目标,结合工程要求及相关规范建立配合比参数约束条件,最后通过遗传算法(GA)实现混凝土配合比的多目标优化设计。结果以吉林省某工程项目为例进行应用分析,计算结果表明该模型对混凝土抗冻性预测的RMSE低至0.0025,R2高达0.976,预测结果精度较高。将所得LSSVM预测回归函数作为适应度函数,结合GA算法进行多目标优化,能够获得符合规范和工程要求的混凝土最优配合比。结论笔者构建的LSSVM-GA模型,以混凝土抗冻性和经济成本为目标,实现了更加智能化和精确化的混凝土配合比多目标寻优。

• 单位
  华中科技大学