基于數(shù)字圖像處理的水泥強(qiáng)度預(yù)測模型研究.pdf

1、水泥材料的物相組成及其尺寸分布是制約水泥水化產(chǎn)物的重要因素之一，所以微觀結(jié)構(gòu)特征描述的實(shí)現(xiàn)有助于水泥性能的準(zhǔn)確預(yù)測。本文在對(duì)掃描電鏡和X射線圖像處理基礎(chǔ)上，得到硅酸鹽水泥的二維數(shù)字圖像，以此來分析確定水泥顆粒的主要物相尺寸分布，以及各物相面積分?jǐn)?shù)和周長分?jǐn)?shù)等許多定量測量。在模型的建立過程中，選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水泥強(qiáng)度模型進(jìn)行優(yōu)化，利用GA優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。這種算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以克服單純使用BP算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小的缺陷，能

2、更有效地逼近水泥強(qiáng)度性能指標(biāo)與影響因素之間的非線性關(guān)系。本文提出的預(yù)測模型是一種將圖像處理方法和人工智能方法結(jié)合起來的新方法。首先，利用掃描電鏡獲取水泥的背散射圖像和X射線圖像，基于數(shù)字圖像處理技術(shù)得到硅酸鹽水泥顆粒分布的二維數(shù)字圖像；然后分析提取與水泥強(qiáng)度性能相關(guān)的微觀結(jié)構(gòu)特征參數(shù)；最后，針對(duì)水泥強(qiáng)度預(yù)測的實(shí)際情況，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)，建立了一種基于遺傳算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行水泥強(qiáng)度的預(yù)測。該方法考慮了水泥微觀結(jié)構(gòu)參數(shù)