1研究背景混凝土配合比设计是建筑工程中重要的环节之一，直接影响混凝土的强度、耐久性和其他性能指标。传统的配合比设计通常依赖经验和试错方法，存在效率低下、主观性强等问题。随着人工智能技术的发展，越来越多的研究开始探索利用机器学习、遗传算法和神经网络等技术实现混凝土配合比的智能化设计，基于人工智能技术的混凝土配合比设计是一个具有广阔前景的研究领域[1]。2基于人工智能的设计方法2.1专家系统专家系统是一种基于专家知识的人工智能技术，旨在模拟领域专家的思维过程和解决问题的能力。在混凝土配合比设计领域，专家系统可以被用于辅助工程师进行配合比设计。首先，通过收集整理现有的工程及科研成果，将混凝土配合比设计方法及经验整理成知识库的形式。知识库中可能包含了混凝土配合比设计的设计规范、设计理论、试验及现场观测数据、工程应用等。需要进行混凝土配合比设计时，用户可以向专家系统提供相应的输入数据，例如所需强度等级、材料性能等。推理机将根据知识库中的规则和推理策略，对输入数据进行推理和判断，生成相应的配合比设计方案。方案可以包括水灰比、胶凝材料用量、骨料配比等参数。专家系统在混凝土配合比设计中的作用是提供一种基于专家经验和知识的智能决策支持。系统能够利用专家的经验规则，结合用户输入的具体需求，快速生成满足要求的配合比设计方案。同时，专家系统还可以帮助工程师分析和理解不同方案之间的优缺点，辅助决策过程。张忠武等[2]将传统手工配比与专家系统相结合，设计出一种新的、快速的、精确的二步法专家控制配比方法，同时应用反复学习算法自动调整专家系统中的控制参数，该系统的计算结果经试验后符合相关国家标准。吴学礼等[3]通过将来自企业的数据整合分析后，建立了一套适用于粉煤灰混凝土配合比设计的计算机专家系统。实践证明，在同样的条件下，该系统的配合比设计结果与企业的数据较为接近，可以较好地完成粉煤灰混凝土配合比设计。2.2遗传算法遗传算法是一种基于生物进化思想的优化算法，用于解决搜索和优化问题。算法模拟了自然界中的遗传、变异和选择等过程，通过迭代的方式进行优化，以找到问题的最优解或接近最优解。在遗传算法中，问题的解被编码成一组染色体，每个染色体包含多个基因，而每个基因代表解空间中的一个变量。遗传算法的实现过程主要包括编码方案设计、适应度函数定义、选择算子、交叉算子和变异算子的选择。编码方案决定了如何将解表示为染色体，通常使用二进制编码或实数编码。适应度函数用于评估染色体的好坏程度，根据具体问题的目标进行设计。选择算子决定了如何选择父代染色体，交叉算子和变异算子用于产生新的子代染色体，并引入种群的多样性。在混凝土配合比设计领域，遗传算法可以应用于优化配合比设计。通过将混凝土配合比设计问题转化为一个优化问题，可以将各个配合比参数作为染色体的基因，通过遗传算法搜索最优的配合比组合。适应度函数可以根据设计目标，如强度、耐久性等指标来评估染色体的适应度。选择、交叉和变异操作用于生成新的配合比方案，并逐渐逼近最优解。遗传算法在混凝土配合比设计中的优势在于能够搜索大规模的解空间，并通过迭代的方式找到较优解。相比传统的试错方法，遗传算法能够更快地找到更接近最优解的配合比方案。此外，遗传算法还可以考虑多个参数之间的复杂关系，提高配合比设计的效率和准确度。刘富玲[4]在高斯过程及其回归算法的非线性优化理论的基础上，提出的遗传-组合核函数高斯过程回归算法，建立了以粉煤灰在胶凝材料中所占的比例胶凝材料用量、胶水比混凝土渗透性为影响因素的高强混凝土的强度预测的非线性优化模型，并将该模型计算结果与实测混凝土28 d抗压强度进行比较。结果表明，预测结果与实测结果吻合较好，很好地预测了混凝土强度随各种因素的变化。郭俊池[5]以屏蔽性能为目标函数，以水胶比、坍落度等为约束条件，建立了遗传算法数学模型，对不同骨料屏蔽混凝土进行配合比优化设计，得出屏蔽性能最佳的屏蔽混凝土配合比。孟洁平等[6]利用遗传算法优化设计高强混凝土的配合比，采用联赛随机完全算术交叉、选择、均匀变异、启发式交叉、非均匀变异等，对相应的4种算子组合方案开展测试运行，优化后的混凝土材料成本降低19.5%，混凝土的坍落度和强度能满足要求。孟文清等[7]以混凝土中心最大温升为目标函数，以混凝土抗压强度和抗裂指标为主要的约束条件，利用遗传算法优化大体积混凝土配合比，得到较优的原材料组成，并在工程中得到验证。以上研究表明，遗传算法在高强度混凝土、粉煤灰混凝土配合比设计及提升大体积抗裂性能等方面均可发挥积极作用。2.3机器学习机器学习是一种通过让计算机从数据中学习模式和规律的人工智能技术，可以利用数学模型和算法，对给定的数据进行分析和处理，并根据已有数据的模式和规律，预测未知数据的结果。在机器学习实现过程中，一般需要经历数据采集和清洗、特征提取和选择、模型选择和训练、模型评估和验证、模型应用和部署等步骤。在混凝土配合比设计领域，机器学习可以用于预测混凝土的强度、耐久性和其他性能指标。通过收集和分析大量的混凝土配合比数据，可以训练出一个机器学习模型，并使用该模型预测新的混凝土配合比参数的性能表现。此外，机器学习模型可以优化配合比设计，通过机器学习算法的优化，可以获得更优的混凝土配合比方案，以满足特定的设计要求。刘兵[8]以328组再生混凝土实测配合比构建数据集，使用反向传播神经网络、支持向量机和极限学习机建立再生混凝土强度的机器学习预测模型，通过数据集对模型进行训练，分析结果表明支持向量机模型为最优模型。刘凯华等[9]将再生混凝土电通量、碳化深度及材料成本作为目标函数，以水泥用量、净水用量、砂用量、再生粗骨料用量、天然粗骨料用量、养护龄期、骨料吸水率、环境温度、环境湿度和碳化时长等作为已知量，结合设计强度要求确定配合比各项因素约束条件，利用NSCA-Ⅱ算法获得最佳配合比组合。2.4神经网络神经网络作为机器学习技术的一大重要分支，是一种基于人工神经元模型的人工智能技术。神经网络通常通过训练过程实现，在训练过程中，神经网络根据给定的输入数据和期望的输出结果进行反向传播算法的优化。通过不断调整神经元之间的连接权重，使神经网络能够学习并逐渐提高输出结果的准确性。在混凝土配合比设计领域，神经网络技术可以应用于材料工程中的建模和优化问题。例如，可以使用神经网络预测混凝土材料的强度、流动性等特性，以辅助配合比设计。通过将已知的混凝土配合比及其对应的性能数据作为训练数据，可以训练神经网络模型预测新的配合比所对应的混凝土性能。可以提高混凝土设计的效率和准确性。周胜波等[10]基于径向基神经网络理论，通过优化网络扩散系数和神经元数，考虑了集料最大粒径、水泥用量、用水量、砂和粗集料含量对混凝土弯拉强度的影响，建立了用于预测不同配合比下道路混凝土抗弯拉强度模型，给出的预测值与真实值相比在可接受的误差范围内。赵军等[11]考察了影响高密度水泥浆流变性能的主要因素，并根据实验结果和工程经验建立原材料、配合比和浆体性能对应的数据库。采用人工神经元网络技术，使用3层BP神经元网络对数据进行简化预测，建立配合比和浆体主要性能之间的对应关系，实现配合比和流变性能之间的双向预测。基于以上算法，采用C#语言编制成软件，具有自适应性强、学习能力强、可以处理大量非线性关系数据的能力。李瑞鸽等[12]以水灰比、减水剂、再生骨料的掺量、骨料压碎指标、原骨料的用量、砂用量、超细掺合料（如硅灰或粉煤灰）、水用量作为输入节点，以28 d抗压强度、坍落度、保水性作为输出节点，搭建BP神经网络，引入Levenberg-Marquardt（LM）优化方法加快计算收敛速度，避免计算陷入局部极小值。优化后的网络训练效率明显提高，对再生混凝土的性能具有较好的预测作用。2.5综合应用在上述众多人工智能技术中，依靠单一方法进行混凝土配合比设计具有一定局限性，故在搭建模型及优化算法时，研究者们也尝试选用多种方法，提高模型的可靠性及计算收敛速度等。陈庆等[13]选取水泥用量、水胶比、硅灰用量、细集料用量、粗集料用量、减水剂掺量以及钢纤维掺量共7个配合比因素作为神经网络的输入层，以28 d抗压强度作为神经网络的输出层建立了预测模型，同时利用遗传算法优化对BP网络的权值和阈值进行优化，计算结果证明，GA-BP神经网络能更好地指导混凝土抗压强度预测和配合比设计。曹兴龙等[14]以水泥、粉煤灰、矿粉、细骨料、粗骨料、水、减水剂和引气剂的用量为已知量，混凝土材料费用为目标函数构件BP神经网络计算模型，同时利用遗传神经网络对神经网络的初始权值和阈值进行了优化，减小了网络陷入局部极小值的概率，预测精度得到了明显提高。马士宾等[15]为优化磷酸镁水泥（MPC）砂浆配合比，对比分析了响应面法（RSM）和反向传播神经网络结合遗传算法（GA-BP）。首先应用旋转中心组合设计进行试验；然后分析镁钾比（M/P）、硼砂含量（B/M）、水胶比（W/C）及粉煤灰含量（FA/C）对MPC凝结时间、1 d抗压强度及1 d抗折强度的影响规律及自变量间的交互作用；最后利用RSM和GA-BP分别对试验结果寻优.结果表明：与RSM相比，GA-BP得到的MPC最优配合比下性能更好，相对误差更小。3结语人工智能方法利用计算机技术和大量数据，能够自动进行混凝土配合比设计，减小了人工操作和主观性的影响，提高了设计效率和准确性，且能够根据问题的特点和约束条件进行自适应调整，具有较高的灵活性和适应性。缺点在于计算量大且可能陷入局部最优解，通常需要引入某种优化算法来提高计算的收敛性。综上所述，人工智能方法为混凝土配合比设计带来了许多优势，但在应用过程中仍需综合考虑其局限性，并结合传统方法及最新的研究成果，以获得更好的设计结果。