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龍圖騰網恭喜中鐵吉林投資建設有限公司申請的專利一種混凝土力學參數檢測分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118294265B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410339385.8，技術領域涉及：G01N3/06；該發明授權一種混凝土力學參數檢測分析方法是由張佳霖;何偉;馬超設計研發完成，并于2024-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種混凝土力學參數檢測分析方法在說明書摘要公布了：一種混凝土力學參數檢測分析方法，涉及混凝土參數檢測領域，包括：獲取混凝土樣品的多幅原始圖像，采用圖像增強算法對原始圖像進行預處理獲取多幅超分辨率原始圖像；使用卷積神經網絡獲取超分辨率原始圖像對應的原始結構化數據；對原始結構化數據和超分辨率原始圖像進行數學建模獲取混凝土樣品的多個預訓練模型；模型訓練，選取最優模型作為混凝土力學參數檢測模型；用該模型表征混凝土力學結構特征；獲取混凝土樣品的力學參數數據，利用力學參數數據和混凝土力學參數檢測模型進行賦值操作，得到混凝土力學參數。本發明提高了混凝土力學參數檢測精度，簡化了檢測步驟，提高了檢測效率。

本發明授權一種混凝土力學參數檢測分析方法在權利要求書中公布了：1.一種混凝土力學參數檢測分析方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：獲取混凝土樣品的多幅原始圖像，并采用圖像增強算法對原始圖像進行預處理，獲取多幅超分辨率原始圖像；步驟S1.1：利用加權最小二乘法構建模型；步驟S1.2：利用軟聚類算法生成一種仿射矩陣；步驟S1.3：輸入RGB標準圖像后，利用所生成的仿射矩陣去優化所構建的模型；步驟S1.4：設置相應的置信度參數，將原始圖像輸入至軟聚類求解器中進行求解，以獲取處理后的超分辨率原始圖像；步驟S2：使用卷積神經網絡獲取超分辨率原始圖像對應的原始結構化數據；步驟S3：對原始結構化數據和超分辨率原始圖像進行數學建模，獲取混凝土樣品的多個預訓練模型；步驟S4：對多個預訓練模型進行訓練，并對訓練結果進行排序，選取其中訓練效果最好的模型作為混凝土力學參數檢測模型；S4.1：在model.py中搭建神經網絡分類模型；所述神經網絡分類模型包括：卷積層一、最大池化層一、卷積層二、最大池化層二、卷積層三、最大池化層三、展平層和線性層；卷積層一：輸入通道數為3，輸出通道數為32，卷積核大小為3×3，步長為1，填充為2；最大池化層一、最大池化層二和最大池化層三的卷積核大小均為2；卷積層二：輸入通道數為32，輸出通道數為32，卷積核大小為3×3，步長為1，填充為2；卷積層三：輸入通道數為32，輸出通道數為64，卷積核大小為5×5，步長為1，填充為2；線性層：輸入樣本的大小為64×4×4，輸出樣本的大小為64；S4.2：將數據集劃分為訓練數據集和測試數據集，并利用DataLoader加載數據集；S4.3：設置網絡模型、損失函數、優化器和網絡訓練參數，開始訓練和測試；S4.4：對訓練結果進行排序，選取其中訓練效果最好的模型作為混凝土力學參數檢測模型；步驟S5：用混凝土力學參數檢測模型表征混凝土力學結構特征；所述混凝土力學參數檢測模型包括：強度參數檢測模型和分級參數檢測模型；采用非線性最小二乘法構建所述強度參數檢測模型，如下：fc＝af11A-b-cB2-dB+e其中，fc表示混凝土強度，a、b、c、d、e均表示系數，f1表示水泥強度，A表示水膠比，B表示粉煤灰摻量；所述分級參數檢測模型具體采用立方體抗壓強度標準值計算模型和等級劃分判斷模型，所述立方體抗壓強度標準值計算模型為：fcu,k＝0.348akf10.551-1.645δ0.45其中，ak表示混凝土測試塊的尺寸系數，f1表示水泥強度，δ表示混凝土立方體抗壓強度的標準差；所述等級劃分判斷模型由數據輸入模塊、數據標準化處理模塊、判定模塊和數據輸出模塊組成；其中，所述數據輸入模塊用于輸入立方體抗壓強度標準值；所述數據標準化處理模塊用于對輸入的立方體抗壓強度標準值進行格式轉換處理；所述判定模塊用于對格式轉換處理后的立方體抗壓強度標準值數據進行判定，并獲取相對應的混凝土級別；步驟S6：獲取混凝土樣品的力學參數數據，并利用力學參數數據和混凝土力學參數檢測模型進行賦值操作，得到混凝土力學參數，并對所獲得的混凝土力學參數進行分析，以完成混凝土力學參數檢測和分析。

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