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龍圖騰網(wǎng)恭喜河北工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種再生骨料混凝土配合比多目標(biāo)優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115392129B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211108312.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種再生骨料混凝土配合比多目標(biāo)優(yōu)化方法是由姚小俊;吳迪;王東升;龔芳媛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-09向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種再生骨料混凝土配合比多目標(biāo)優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種再生骨料混凝土配合比多目標(biāo)優(yōu)化方法，包括以下步驟：建立再生骨料混凝土性能的預(yù)測(cè)模型，使用貝葉斯優(yōu)化的高斯過程回歸建立再生骨料混凝土性能的預(yù)測(cè)模型，以大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型；建立配合比優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)；迭代尋優(yōu)尋找符合目標(biāo)的配合比，以多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu)將種群中每個(gè)個(gè)體計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值并進(jìn)行比較，更新狼群位置尋找最優(yōu)值，最優(yōu)值所對(duì)應(yīng)就是目標(biāo)配合比。本發(fā)明可以根據(jù)不同地區(qū)的原材料進(jìn)行學(xué)習(xí)，可以對(duì)各個(gè)地區(qū)的不同原材料價(jià)格進(jìn)行配合比設(shè)計(jì)，并且本發(fā)明可以適用于不同類型的再生骨料混凝土，可以根據(jù)不同目標(biāo)函數(shù)，設(shè)計(jì)需要的再生骨料混凝土配合比。

本發(fā)明授權(quán)一種再生骨料混凝土配合比多目標(biāo)優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種再生骨料混凝土配合比多目標(biāo)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一、建立再生骨料混凝土性能預(yù)測(cè)模型，使用貝葉斯優(yōu)化的高斯過程回歸建立再生骨料混凝土性能預(yù)測(cè)模型，建立數(shù)據(jù)集樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練，設(shè)置輸入?yún)?shù)為再生骨料混凝土的各種原材料的用量或者各種影響再生骨料混凝土性能的用量比值，相應(yīng)的輸出參數(shù)為再生骨料混凝土的性能，建立貝葉斯優(yōu)化的高斯過程回歸模型，訓(xùn)練輸出y和測(cè)試輸出f*的聯(lián)合分布為：其中，上標(biāo)T表示矩陣的轉(zhuǎn)置，N·表示向量的高斯分布，K表示n×n的協(xié)方差函數(shù)矩陣即Kxi,xj，其中i和j的取值范圍為1到n，n為所用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的總數(shù)；輸出概率y*的形式表示為：預(yù)測(cè)的最佳值為y*的均值meany*，其表達(dá)式為：meany*＝K*K-1y；利用貝葉斯優(yōu)化對(duì)高斯過程回歸中的超參數(shù)尋優(yōu)，其主要公式為：a*＝argminfa,a∈A，其中A表示a的搜索空間，這里的a為超參數(shù)，fx為預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差值的絕對(duì)值，設(shè)ai為第i個(gè)超參數(shù)集，fai為該點(diǎn)的值；步驟二、建立配合比優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)1性能函數(shù)：fmodelx為步驟1建立的預(yù)測(cè)模型；自變量x為對(duì)再生骨料混凝土性能有影響的因素，包括再生骨料混凝土的各種原材料的用量或者各種影響再生骨料混凝土性能的用量比值；2成本函數(shù)：式中xi、pi分別為生產(chǎn)再生骨料混凝土的各種原材料用量和單位價(jià)格，材料的價(jià)格根據(jù)實(shí)際選取；3二氧化碳排放量函數(shù)：E＝0.9*x水泥二氧化碳排放量取得0.9倍水泥的用量；對(duì)于再生骨料混凝土配合比設(shè)計(jì)問題根據(jù)設(shè)計(jì)規(guī)程對(duì)各成分用量設(shè)置約束包括用量的范圍約束、各用量之間比值約束、體積約束；步驟三、利用多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法尋求目標(biāo)配合比1設(shè)置種群數(shù)量、存儲(chǔ)庫的數(shù)量和最大迭代數(shù)，對(duì)灰狼種群進(jìn)行初始化，隨機(jī)生成狼和獵物的位置，并將它們的位置向量表示為矩陣，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)計(jì)算每只狼的位置適應(yīng)度；2根據(jù)α狼、β狼和δ狼的位置，將狼的位置更新為所有狼群位置的平均函數(shù)，確定狼的下一個(gè)位置的值；3在迭代過程中不斷減小位置向量矩陣的大小，在每次迭代優(yōu)化期間，通過狼的優(yōu)勢(shì)地位將狼的位置更新到最優(yōu)解，將最優(yōu)解存儲(chǔ)在一個(gè)集合中。

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