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申请/专利权人：湖南韶峰应用数学研究院;湘潭大学

摘要：本发明实施例提供一种基于混凝土流动性自适应匹配泵送吸料活塞行程方法。主要为：采集施工时混凝土流动性能数据，包括S管摆动扭矩TS和搅拌叶片扭矩T1；利用超声波检测吸料侧砼缸内混凝土填充情况，当满足所设吸料率时记录此时活塞行程L；建立混凝土流动性能数据与其对应吸料活塞行程的样本空间，基于神经网络对样本空间内的样本进行训练及测试，将完成学习的神经网络模型保存为数据库；数据库基于混凝土流动性能信息预测泵送吸料活塞运动的行程；基于控制器实现泵送吸料活塞运动行程的自适应匹配。本发明通过神经网络自主学习、自主决策解决由于混凝土流动性能差异造成的泵送效率低的问题。

主权项：1.一种基于混凝土流动性自适应匹配泵送吸料活塞行程方法，其特征在于，方法步骤包括：1采集施工时混凝土流动性能信息，包括利用扭矩传感器采集同一时刻混凝土泵车搅拌叶片的扭矩以及S管换向的扭矩，并将所述施工时混凝土流动性能信息保存为第一样本量；2在混凝土泵送吸料砼缸一侧布置超声检测装置，当砼缸吸料时，活塞将混凝土从料斗中抽出，超声检测装置扫描砼缸获取砼缸内混凝土吸料率，当砼缸内混凝土吸料率满足第一预设值时保存活塞行程，并将其保存为第二样本量；3间隔三十分钟重复一次步骤1和步骤2，基于所述第一样本量与所述第二样本量建立第一样本空间，并将其分为训练组和测试组，其中，所述第一样本空间包括由多组混凝土流动性能信息所对应砼缸内混凝土吸料率满足第一预设值时活塞行程，测试组样本数量占第一样本空间数量的百分比为第二预设值，第一样本空间内训练组以外的样本为测试组；4利用神经网络对第一样本空间内的训练组进行学习训练，获得基于混凝土流动性能信息预测活塞行程的预测模型；其次，将所述测试组中所含的混凝土流动性能信息输入所述预测模型，获得对应活塞行程的预测值；对比计算所述活塞行程的预测值与测试组内所含活塞行程的标准误差绝对值，判断所述预测模型预测精度的标准误差绝对值是否满足第三预设值，其判断条件为：若标准误差绝对值大于第三预设值，则通过继续增大步骤3中的第一样本空间数量，然后执行步骤4，循环上述步骤直至标准误差绝对值小于等于第三预设值时结束循环；若通过预测模型预测的活塞行程的预测值与所述测试组中活塞行程间的标准误差绝对值小于等于第三预设值，则保存预测模型为数据库；5将步骤1中所述的施工时混凝土流动性能信息直接输入至步骤4中所述的数据库中，数据库将自动匹配满足砼缸吸料率的活塞行程，并基于控制器实现泵送吸料行程控制，完成混凝土高效泵送吸料过程。

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