机器学习在混凝土技术中的应用：当前研究、发展趋势与应用综述

摘要整理

机器学习技术已广泛应用于混凝土技术的多个领域。在材料表征方面，通过图像处理技术对混凝土进行特征识别；在配合比设计方面，基于历史数据开发混凝土混合设计方案；在性能预测方面，利用实验室数据预测新拌混凝土、硬化过程及硬化混凝土的各项性能。该技术的应用范围已扩展至混凝土服役期间的耐久性评估、裂缝预测与检测，甚至侵蚀和化学腐蚀的预报。本文综述了机器学习技术在混凝土技术中的当前应用现状与发展趋势。研究表明，机器学习技术能够基于历史数据进行输出预测，在评估、建模和预测混凝土从新拌状态、硬化阶段到硬化状态及服役期间的性能方面具有可接受的精度。研究建议进一步拓展机器学习的应用范围，充分利用科研实验室获取的历史数据和工业生产数据，建立综合预测平台，以提高混凝土性能的预测和评估能力。研究发现，采用机器学习建模方法可显著节省获取混凝土性能所需的时间和成本，同时保证预测精度的可接受性。

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