Page 103 - 2022年第53卷第1期

水 利 学 报

2022 年 1 月 SHUILI XUEBAO 第 53 卷 第 1 期

文章编号：0559-9350（2022）01-0098-11

水工高性能混凝土配合比多目标智能优化设计与分析方法

任秋兵 ，李文伟 ，李明超 ，杨 琳 ，张梦溪 ，沈 扬 2
1
1
2
1
1
（1. 天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300354；2. 中国长江三峡集团有限公司，北京 100038）
摘要：高性能混凝土（HPC）在水利工程中的多元化应用对其配合比设计提出了更高要求。为实现高效、准确的配
合比设计，本文结合人工智能算法和元启发式搜索技术，开发了一种综合考虑多目标需求（力学性能、经济性和
环保性）的 HPC 配合比优化设计新方法。其主要包括：（1）建立了以配合比参数为设计变量，以抗压强度、单方
生产成本和碳排放量为优化目标的 HPC 配合比多目标联合优化数学模型；（2）提出了基于随机森林算法和自适应
进化多目标粒子群优化算法（AEPSO）的模型求解方法，其中随机森林算法用于表征原料配合比与抗压强度之间的
复杂非线性关系，而 AEPSO 用于迭代搜索最优 Pareto 前沿，以期获得不同偏向的最佳配比方案。利用本文方法对
某工程用 HPC 的配合比进行多目标优化设计，并通过与传统方法进行对比验证了该方法的有效性与优越性。
关键词：高性能混凝土；配合比设计；抗压强度预测；多目标优化；随机森林算法
中图分类号：TV431 文献标识码：A doi：10.13243/j.cnki.slxb.20210757

1 研究背景

高性能混凝土（high performance concrete，HPC）因具有高强度、高工作性和高耐久性等特点而被
［1］
广泛用于高速公路、高层建筑和水利枢纽工程中 。近年来，随着我国基础设施建设的不断推进，对
HPC 不同特性（如力学性能、经济性和环保性等）的综合需求愈来愈高，部分需求甚至超出了现行标
准/规范 ［2-3］ 。例如，三峡主体工程混凝土要求在满足设计技术指标及施工需求的前提下，具有较高的
耐久性、抗裂性、低热性、体积稳定性、良好工作性和经济合理性 ［1，4］ 。加之，HPC 材料配比复杂、
结构组分多样，普通混凝土制备方法难以指导多目标需求下的 HPC 配合比设计 ［5-6］ 。因此，研究能够
满足多目标需求的 HPC 配合比优化设计方法具有十分重要的理论与实践意义。
为实现高效、准确的 HPC 配合比设计，国内外学者在数值计算优化方面进行了大量有益的探
［7］
索。Sobolev 根据试验数据推导了抗压强度和坍落度的经验公式，并将其用于制备 28 d 抗压强度介于
［8］
［9］
50 ~ 130 MPa 的 HPC。季韬等 提出了基于最少浆体理论的混凝土配合比优化方法。王帆 发展了一
种基于比强度的 HPC 配合比设计方法。哈娜 ［10］ 应用线性规划法优化确定符合施工性能要求的 HPC 配
合比参数。Ferdosian 等 ［11］ 证实了响应面法在 HPC 配合比优化设计中的适用性。此外，以全计算法、
致密体积法、最佳砂率模型为代表的半定量或定量方法也促进了混凝土配合比设计的解析化与自动
化 ［12］ 。尽管这些方法对优化 HPC 配合比发挥了重要作用，但仍存在着设计变量偏少、人工参与度较
高、难以充分利用积累的配合比试验数据等不足。
人工智能作为先进的数据驱动方法，在混凝土配合比设计中的应用已成为当下的研究热点 ［13-15］ 。
一方面，得益于强大的数据挖掘能力，智能回归算法能够准确表征混凝土性能与配合比参数之间的
非线性映射关系 ［16］ 。例如，陈庆等 ［17］ 、Nguyen 等 ［18］ 采用人工神经网络建立了适用于不同龄期的 HPC

收稿日期：2021-08-20；网络首发时间：2021-12-24
网络首发地址：http：/kns.cnki.net/kcms/detail/11.1882.TV.20211222.1652.002.html
/
基金项目：国家自然科学基金重点项目（U2040222）；国家自然科学基金面上项目（51879185）；国家重点研发计划项目（2018YFC0406905）
作者简介：任秋兵（1995-），博士生，主要从事水利工程仿真与智能分析研究。E-mail：qbren@tju.edu.cn
通讯作者：李文伟（1965-），教授级高级工程师，主要从事水工混凝土配合比优化设计研究。E-mail：523047801@qq.com
— 98 —