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申请/专利权人：中建安装集团有限公司
摘要：本发明提供了一种LNG子母罐的子罐预埋地脚螺栓偏差预测方法、介质及系统，属于LNG子母罐施工技术领域，包括：建立一个子罐及地脚螺栓预埋位置的三维数字模型。然后通过模拟分析,确定影响螺栓预埋偏差的主要因素,包括混凝土振捣、钢筋网片位移、预应力导管位移和模板变形；使用遗传算法计算得到多个优选的预埋地脚螺栓位置方案。进行小模型实验,测量并记录不同因素下的螺栓偏差数据，训练一个神经网络模型来预测螺栓偏差。最后,应用这个预测模型到实际子罐施工过程中,并利用相似理论将小模型的预测结果映射到实际子罐尺度下。解决了现有技术的预测存在精确度交底，无法充分反映实际施工工艺对螺栓偏差的影响的技术问题。
主权项：1.一种LNG子母罐的子罐预埋地脚螺栓偏差预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、建立子罐及地脚螺栓预埋位置的三维数字模型；S20、通过所述三维数字模型进行模拟分析,确定影响螺栓预埋偏差的主要因素记为偏差影响因素；S30、基于所述基于偏差影响因素,采用遗传算法计算得到多个优选的预埋地脚螺栓位置方案，记为优选方案，每个优选方案中包含多个预埋地脚螺栓位置；S40、获取每个优选方案对应的小模型实验数据,所述小模型实验具体是:根据优选方案,制作小比例的子罐小模型样品和预埋地脚螺栓小模型样品,在小模型上模拟实际子罐制作过程,测量并记录各预埋螺栓位置的实际偏差数据，所述小模型实验数据具体包括：不同振捣工艺下的螺栓偏差数据、不同钢筋网片位移量下的螺栓偏差数据、不同预应力导管位移量下的螺栓偏差数据、不同模板变形量下的螺栓偏差数据；S50、基于每个优选方案对应的小模型实验数据建立训练数据集,训练一个神经网络,得到小模型螺栓偏差预测模型,其中训练的输入为偏差影响因素,训练的输出为螺栓偏差数据；S60、将小模型螺栓偏差预测模型应用到实际子罐施工过程,根据模型输入的现场偏差影响因素数据,预测小模型情况下的螺栓偏差数据；S70、利用相似理论和尺度映射公式,将小模型情况下预测的螺栓偏差数据映射为实际子罐尺度下的预测螺栓偏差数据并输出。
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