混凝土配制及配方优化的制作方法

混凝土配制及配方优化
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背景技术：

3.混凝土是我们星球上消耗第二多的物质(按质量计)，并且占全球co2排放的7-8％。由于成分材料(例如，骨料)和处理的大的变化，混凝土的材料性质是不一致的。对于给定的性能水平，这种材料不一致性需要大的安全裕度，并导致材料过度使用。期望混凝土制备方面的进步，其可以优化本地可用材料的使用，以最大化混凝土性能，同时最小化传统和非传统混凝土成分的成本。


技术实现要素：

4.通常，本公开涉及用于制备和搅拌(mix)混凝土以实现目标后固化特性的过程和系统。特别地，混凝土成分的特性在于它们被测量用于添加到混凝土搅拌物中。对初始混凝土搅拌物进行流变(rheometry)测量。添加有成分的混凝土搅拌物的流变测量可以基于所测量的成分的特性来估计。流变测量用于预测固化后混凝土的特性。可以获得混凝土搅拌物的实际流变测量，并将其与估计的流变进行比较，以确定是否添加额外的成分。系统可以基于流变测量来确定混凝土搅拌物是否可能实现期望的一组后固化特性。如果不是，则通过迭代过程调节初始搅拌物，直到流变测量表明混凝土搅拌物可能实现所期望的后固化特性。
5.在迭代调节过程中，将混凝土成分的部分递增地添加到初始混凝土搅拌物中，同时监测流变测量的变化。添加另外部分的成分，直到流变测量表明混凝土搅拌物可能实现所期望的后固化特性。这样的后固化特性可以包括但不限于压缩强度、拉伸/弯曲强度、流动性、韧性、固化时间、固化曲线(profile)、光洁度、密度(湿和干)、隔热、收缩和坍落度。
6.在一些实例中，在测量成分并将其添加到混凝土搅拌物中时，通过颗粒分析器表征成分。例如，当成分(诸如骨料)从料斗分配时，可以通过颗粒分析器监测它们。颗粒分析器采用各种传感器来检测诸如颗粒尺寸、颗粒尺寸分布、颗粒形状和/或颗粒表面积的特性。添加有成分的混凝土搅拌物的流变测量可以基于所测量的成分的特性来估计。可以将估计的流变测量与搅拌物的实际流变测量进行比较，以确定是否需要添加额外的成分以实现混凝土的期望结构特性。
7.后固化特性可以通过例如使用将实验获得的后固化特性与具有已知流变特性的搅拌物相关联的多维查找表，通过将基于理论和分析颗粒堆积模型的贝叶斯优化算法应用于流变测量，或其组合，由流变测量确定。
8.在附图和下面的描述中阐述了本说明书中描述的主题的一个或多个实施例的细节。根据说明书、附图和权利要求，主题的其他特征、方面和优点将变得显而易见。
附图说明
9.图1描绘了示例性混凝土制备系统。
10.图2描绘了用于图1的混凝土制备系统的示例性控制系统的框图。
11.图3描绘了图示用于操作图1的混凝土制备系统的示例过程的流程图。
12.图4描绘了可以应用于本文描述的任何计算机实现的方法和其他技术的计算机系统的示意图。
13.各个附图中相同的附图标记和名称指示相同的元件。
具体实施方式
14.图1描绘了示例性混凝土制备系统100。混凝土制备系统100。在操作中，混凝土制备系统100测量混凝土搅拌物的原始成分的特性。混凝土制备系统100可以基于测量的特性适应性地调节添加到混凝土搅拌物中的原始成分的比例，以更准确地实现最终固化的混凝土中的期望的结构特性。下面参考图2和图3更详细地描述系统100的操作。
15.混凝土制备系统100包括控制系统102。控制系统102接收来自颗粒分析系统104和混凝土搅拌传感器106的输入。控制系统102可以基于对从颗粒分析系统110和混凝土搅拌物传感器106中的一个或两个获得的数据的分析来控制一个或多个成分计量系统108的操作。
16.混凝土制备系统100包括原始成分储存隔间或料斗112a至112n。成分计量系统108将原始成分从储存隔间112a-112n输送到搅拌容器110。例如，成分计量系统108可包括一系列输送器和螺旋推运器，以将原始成分从储存隔间112a-112n转移到搅拌容器110中。混凝土制备系统100与传统混凝土设备的不同之处在于，原始成分在输送到搅拌容器110之前通过颗粒分析系统104。
17.在一些实施方式中，成分计量系统108可以包括在颗粒分析系统104和搅拌容器110之间的计量料斗114。计量料斗114可用于在原始成分通过颗粒分析系统104时收集和测量(例如，称重)原始成分。例如，由计量料斗114测量的成分的重量可以传递到控制系统100，从而允许控制系统实时监测正在测量的成分的重量。然后，控制系统102可以能够基于来自颗粒分析系统104的成分的实时颗粒分析来原位调节向混凝土搅拌物中添加多少成分。在一些实施方式中，混凝土制备系统100可以改装到传统的预拌混凝土设备。例如，将混凝土制备系统100添加到预拌设备可以允许预拌设备更精确地定制混凝土搅拌物以用于特定应用和工作地点。
18.颗粒分析系统104可以包括被配置为测量混凝土成分的各种特性的各种不同的传感器。例如，颗粒分析系统104使用的传感器可以包括但不限于光学传感器(例如，可见光相机、红外相机、动态光学显微镜传感器)和机械传感器(例如，筛、沉降器、冲击锤、电动振动器)。控制系统102使用测量数据来确定混凝土搅拌物的成分的特性。例如，成分特性可包括但不限于颗粒尺寸、颗粒形状、表面积和颗粒球形度。
19.颗粒分析系统104的传感器被布置成在成分被添加到混凝土搅拌物中时获得混凝土成分的测量数据。例如，在一些实施方式中，光学传感器可以沿着用于将原始成分输送到搅拌容器110的输送器或斜槽以阵列布置。光学传感器可以将原始成分的图像传输到控制系统102，控制系统102(如下面更详细解释的)可以使用图像处理算法来识别颗粒形状和尺
寸。
20.一些实施方式可以包括一系列筛以按尺寸分离成分的颗粒。在这样的实施方式中，光学传感器可以定位在每个筛附近，以捕获穿过筛的颗粒的图像。然后可以使用图像来例如确定离开每个筛的每个尺寸范围的颗粒的近似计数。在这样的实施方式中，分离的颗粒可以在添加到搅拌容器110之前重新组合。
21.混凝土搅拌物传感器106向控制系统102提供混凝土搅拌物的流变测量。例如，混凝土搅拌物传感器106可以测量混凝土搅拌物的各种属性，这些属性可以用于实时估计或计算混凝土搅拌物的流变特性。混凝土搅拌物传感器106可以包括但不限于粘度传感器、流变仪、温度传感器、湿度传感器、超声波传感器(例如，超声波脉冲速度传感器)、电特性传感器(例如，电极、电阻探针)、电磁传感器(例如，短脉冲雷达)或其他传感器(例如，地震检波器、加速度计)。混凝土搅拌物传感器106可以包括但不限于疏水性、水分含量、xrd光谱、xrf光谱、静态屈服应力、声阻抗、p波速度、动态屈服应力、静态弹性模量、杨氏模量、体积模量、剪切模量、动态弹性模量(dme)、泊松比、密度、共振频率、核磁共振(nmr)、介电常数、电阻率、极化电位和电容。
22.例如，粘度、湿度和温度传感器可以安装在搅拌容器110中。这些传感器可用于测量混凝土搅拌物的流变特性，例如搅拌物粘度随时间和在不同含水量水平和温度下的变化。如下面更详细描述的，控制系统102可以使用流变测量来确定是否应该向混凝土搅拌物中添加附加成分以及应该向混凝土搅拌物中添加多少附加成分以获得期望的混凝土特性。
23.图2是用于混凝土制备系统100的示例性控制系统102的框图。系统102包括与混凝土搅拌物传感器106、颗粒分析系统104的颗粒分析传感器204、可以控制成分计量系统108的操作的计量控制系统208通信的计算系统202。计算系统202被配置为控制混凝土制备过程的各个方面。例如，计算系统202可以存储和执行一个或多个计算机指令集，以控制本文描述的混凝土制备过程的各方面的执行。计算系统202可以包括一个或多个计算设备的系统。计算设备可以是例如一个或多个服务器的系统。例如，第一服务器可以被配置为接收和处理来自混凝土搅拌物传感器106和颗粒分析传感器204的数据。另一个服务器可以被配置为与计量控制系统208接口连接，并基于来自第一服务器的分析结果发出控制命令。
24.在一些实施方式中，可以从用户计算设备203操作或控制计算系统202。用户计算设备203可以是计算设备，例如台式计算机、膝上型计算机、平板计算机或其他便携式或固定计算设备。
25.简而言之，计算系统202可以控制整个混凝土制备系统100以制备混凝土搅拌物。当混凝土成分被添加到混凝土搅拌物中时，计算系统202可以使用颗粒分析传感器204来表征(characterize)混凝土成分。当混凝土搅拌物在搅拌容器110中搅拌时，计算系统202从搅拌物传感器106获得流变测量。该系统将流变测量与估计的流变测量进行比较，以确定例如混凝土搅拌物是否将满足期望的后固化机械性能或是否应该添加额外的成分。
26.在一些实施方式中，计算系统202可以包括用于控制混凝土增材制造过程的不同方面的一组操作模块210。操作模块210可以被提供为一个或多个计算机可执行软件模块、硬件模块或其组合。例如，操作模块210中的一个或多个可以被实现为具有指令的软件代码块，该指令使得计算系统202的一个或多个处理器执行本文描述的操作。另外或替代地，操作模块中的一个或多个可以在电子电路中实现，例如可编程逻辑电路、现场可编程逻辑阵
列(fpga)或专用集成电路(asic)。操作模块210可以包括成分添加控制器212、颗粒分析器控制器214、流变估计算法216、流变测量算法218和一个或多个查找表220。
27.成分添加控制器212与计量控制系统208接口连接，以控制向混凝土搅拌容器110添加成分。例如，成分添加控制器212可以从计算系统202向计量控制系统208发出命令，以控制向搅拌容器110中的混凝土搅拌物添加成分。
28.颗粒分析器控制214与颗粒分析系统104的颗粒分析传感器204接口连接。颗粒分析器控制器214接收并缓冲来自颗粒分析传感器204的数据。颗粒分析器控制器214可以处理传感器数据以确定每种分析成分的颗粒特性。例如，如下面更详细讨论的，颗粒分析器控制器214可以执行数据分析算法以解释传感器数据并确定颗粒特性，包括但不限于颗粒尺寸分布、颗粒形状分布和颗粒表面积分布。
29.控制系统可以采用流变估计算法216来基于成分的颗粒特性估计给定混凝土搅拌物的流变参数。例如，流变估计算法216可以采用查找表220来确定估计的流变测量。计算系统可以包括将混凝土颗粒特性与实验确定的流变参数相关的查找表220。在一些实施方式中，流变估计算法216包括从颗粒参数估计颗粒堆积效率的算法和将颗粒堆积效率与实验确定的流变参数相关的查找表220。然后，计算系统202可以将估计的颗粒堆积效率与查找表220中的数据进行比较，以估计混凝土搅拌物的流变参数。
30.在一些实施方式中，流变估计算法216包括堆积效率模型，以基于颗粒特性确定成分的堆积效率。该模型可以是基于理论和分析颗粒堆积模型的贝叶斯优化算法——或其他机器学习模型——以确定颗粒的堆积效率并估计搅拌物的流变参数。
31.在一些实施方式中，流变估计算法216可以包括机器学习模型，以根据测量的颗粒特性估计混凝土搅拌物的颗粒堆积效率和/或流变参数。例如，机器学习模型可以包括已经在实验数据上训练的模型，以接收混凝土成分的颗粒特性作为输入，并生成预测输出，例如对颗粒堆积效率的估计、对混凝土搅拌物的流变参数的估计或两者。在一些实施方式中，机器学习模型是深度学习模型，其采用多层模型来为接收到的输入生成输出。深度神经网络是深度机器学习模型，其包括输出层和一个或多个隐藏层，每个隐藏层将非线性变换应用于接收到的输入以生成输出。在一些情况下，神经网络可以是循环(recurrent)神经网络。循环神经网络是接收输入序列并从输入序列生成输出序列的神经网络。特别地，循环神经网络在处理输入序列中的先前输入之后使用网络的内部状态中的一些或全部，来从输入序列中的当前输入生成输出。在一些其他实施方式中，机器学习模型是卷积神经网络。在一些实施方式中，机器学习模型是可以包括上述架构的全部或子集的模型的集合。
32.在一些实施方式中，机器学习模型可以是前馈自动编码器神经网络。例如，机器学习模型可以是三层自动编码器神经网络。机器学习模型可以包括输入层、隐藏层和输出层。在一些实施方式中，神经网络在层之间没有循环连接。神经网络的每一层可以完全连接到下一层，在层之间可以不存在修剪。神经网络可以包括adam优化器或任何其他多维优化器，用于训练网络并计算更新的层权重。在一些实施方式中，神经网络可以在将输入数据馈送到网络之前将数学变换(诸如卷积变换)应用于输入数据。
33.在一些实施方式中，机器学习模型可以是受监督模型。例如，对于在训练期间提供给模型的每个输入，可以指令机器学习模型正确的输出应该是什么。机器学习模型可以使用批量训练，在每次调整之前对示例的子集进行训练，而不是整个可用的示例集。这可以提
高训练模型的效率，并且可以提高模型的泛化性。机器学习模型可以使用折叠交叉验证。例如，可用于训练的数据的一些分数(部分)(“倍数(fold)”)可以被排除在训练之外，并用于稍后的测试阶段以确认模型泛化的程度。在一些实施方式中，机器学习模型可以是无监督模型。例如，模型可以基于示例之间的数学距离而不是基于关于其性能的反馈来调整自身。
34.可以训练机器学习模型以基于搅拌物的成分的测量的特性来估计混凝土搅拌物的流变参数。在一些示例中，可以在将混凝土成分的已知特性与实验确定的流变参数相关的实验确定的数据上训练机器学习模型。
35.计算系统202可以存储一个或多个查找表220，查找表220将不同的测量参数与混凝土搅拌物或后固化混凝土的实验确定的特性相关。例如，查找表220可以包括以下中的一个或多个：将期望的后固化混凝土特性与混凝土搅拌物流变参数相关的表、将成分特性与颗粒填充效率相关的表、以及将成分特性与搅拌物遥控器(remoter)参数相关的表。每个查找表可以是多维数据结构，其包含可测量的混凝土参数、混凝土搅拌物参数或成分特性以实验确定的参数。
36.图3是示出用于控制混凝土制备系统100的操作的过程300的流程图。过程300可以由一个或多个计算设备执行。例如，如上所述，过程300可以由图2的计算系统202执行。为方便起见，过程300的操作被描述为由控制系统执行。然而，如上所述，一些或所有操作可以由增材制造控制系统的各种操作模块执行。
37.控制系统获得目标混凝土特性(302)。例如，控制系统可以从用户获得目标后固化混凝土特性。后固化特性可包括但不限于压缩强度、拉伸强度和热膨胀/收缩性质。控制系统可以例如接收目标特性作为由用户提供的输入。
38.在一些实施方式中，控制系统可以估计将产生目标后固化特性的混凝土搅拌物的目标流变学。例如，流变估计算法可用于根据目标后固化特性估计混凝土搅拌物的目标流变测量。可以将目标后固化特性与来自各种不同混凝土搅拌物的实验获得的后固化特性的查找表中的条目进行比较。查找表可以是将各种混凝土搅拌物流变参数与后固化特性相关联的多维表。系统可以将输入的目标特性与查找表220中的条目进行比较，以识别混凝土搅拌物的目标流变参数。
39.控制系统表征用于添加到混凝土搅拌物中的混凝土成分(304)。例如，当成分(例如，砂、骨料等)被输送到混凝土搅拌容器时，控制系统可以从颗粒分析系统获得测量数据。如上所述，控制系统可以从颗粒分析系统的各种颗粒传感器接收数据。控制系统可以分析传感器数据以在成分被输送到混凝土搅拌容器时表征成分中的一种或多种。例如，控制系统可以使用图像分析算法来检测骨料颗粒在通过滑槽或在传送带上输送时的一般形状和尺寸。
40.控制系统可以估计骨料颗粒的各种形状和尺寸的分布。例如，控制系统可以通过产生骨料内的颗粒尺寸分布的直方图和骨料内的颗粒形状分布的直方图来表征成分(例如，骨料)。控制系统可以采用图像分析算法来获得一系列尺寸范围(例如，》2mm、2mm-3mm、3mm-4mm、4mm-5mm等)中的每一个内的骨料颗粒的粗略计数。在一些实施方式中，控制系统可以类似地采用图像分析算法来获得具有各种形状或球形度的骨料颗粒的粗略计数。在一些实施方式中，计算系统可以通过尺寸和形状分布两者来表征颗粒。
41.在一些实施方式中，控制系统选择混凝土的“基础”配方。“基础”配方可以是将接
近目标流变参数的混凝土搅拌物的一组初始成分。例如，控制系统可以基于混凝土搅拌物的目标流变和/或附加的用户输入来选择“基本”配方。例如，控制系统可以使用将流变参数与混凝土搅拌物的基础成分相关联的第二查找表来选择“基础”配方。然后，控制系统可以控制成分计量系统以开始将基础配方的成分输送到混凝土搅拌容器中。然后，控制系统可以如上所述在将成分添加到搅拌容器中时分析成分。
42.控制系统估计混凝土搅拌物的流变测量(306)。例如，控制系统可以使用成分的颗粒特性来估计混凝土搅拌物的流变参数。控制系统可以使用堆积效率模型来基于颗粒特性确定成分的堆积效率。在一些实施方式中，控制系统可以使用基于理论和分析颗粒堆积模型的贝叶斯优化算法——或其他机器学习模型——来确定颗粒的堆积效率并估计搅拌物的流变参数。
43.在一些实施方式中，控制系统可以使用实验数据的查找表来将测量的颗粒特性(例如，尺寸/形状分布)与实验确定的流变参数相关联。例如，计算系统可以将测量的颗粒特性与查找表中的条目进行比较，并且基于查找表中的实验确定的流变参数的相关条目来估计混凝土搅拌物的流变参数。在一些示例中，控制系统可以在查找表中的条目之间进行内插，或者当测量的颗粒特性与表条目不精确匹配时外推表数据。
44.在一些实施方式中，控制系统包括机器学习模型，该机器学习模型使用实验确定的颗粒尺寸特性和流变参数之间的相关性来训练。在这样的实施方式中，控制系统可以将混凝土成分的颗粒特性作为输入数据向量提供给经训练的机器学习模型。机器学习模型可以将输入颗粒特性与所得混凝土搅拌物的预期流变参数相关，并输出预期的流变参数。
45.在一些实施方式中，可以将估计的流变参数与目标流变参数进行比较。如果估计的流变参数与目标流变参数相差阈值量，则控制系统可以控制成分计量系统向混凝土搅拌物中添加附加成分，例如，以预先调节搅拌物的流变。例如，控制系统可以确定成分的颗粒的实际特性是否不同于为了实现目标流变参数而预期的特性。控制系统可以将成分颗粒的预期堆积效率与基于测量的颗粒特性确定的堆积效率进行比较。然后，控制系统可以识别一种或多种附加成分(其可以与最初添加的成分不同)，其将以将改变估计的流变参数以更紧密地符合目标流变参数的方式改变混凝土搅拌物中成分的填充效率。控制系统可以基于哪些参数偏离目标参数、差异的大小、差异的方向(例如，估计的参数是大于还是小于目标参数)或其组合来选择要添加的不同成分。例如，控制系统可以基于测量到的低于目标粘度的颗粒特性来估计混凝土搅拌物的粘度。控制系统可以从测量的颗粒特性确定添加到混凝土搅拌物中的骨料的单个颗粒的分布尺寸大于预期。例如，可以选择20mm骨料作为“基础”配方的一部分。然而，骨料的平均尺寸可以超过20mm一阈值(例如，5mm)，这导致堆积效率降低，从而导致预期粘度低于目标粘度。因此，控制系统可以选择将增加混凝土搅拌物的填充效率和粘度的骨料，例如较小尺寸的骨料，以添加到搅拌物中。然后，过程300将返回到步骤304，在步骤304中，控制系统控制成分计量系统以添加和表征所选择的骨料。过程300可以重复步骤304和306，直到估计的流变参数在目标流变参数的阈值量内。
46.控制系统获得混凝土搅拌物的实际流变测量(308)。例如，控制系统可以从搅拌传感器接收指示混凝土搅拌物在搅拌容器中搅拌时的流变参数的测量数据。在一些实施方式中，控制系统可以控制搅拌容器内的搅拌设备的操作以补充(supplement)传感器。例如，控制系统可以控制搅拌设备的速度以获得混凝土搅拌物的粘度和/或剪切测量。
47.控制系统确定是否需要添加附加成分，并且选择性地添加附加成分(310)。例如，控制系统可以将测量的流变参数与目标流变参数进行比较，以确定混凝土搅拌物与目标参数的符合程度。如上所述，搅拌物的目标流变参数可以用作混凝土的后固化结构特性的代表(例如，基于实验数据)。如果测量的流变参数与目标流变参数相差阈值量，则控制系统可以控制成分计量系统向混凝土搅拌物中添加附加成分以调节搅拌物的流变。然后，控制系统可以识别一种或多种附加成分(其可以与最初添加的成分不同)，其将以将改变测量的流变参数以更紧密地符合目标流变参数的方式改变混凝土搅拌物的流变。控制系统可以基于哪些参数偏离目标参数、差异的大小、差异的方向(例如，估计的参数是大于还是小于目标参数)或其组合来选择要添加的不同成分。例如，控制系统可以测量混凝土搅拌物的高于目标粘度的粘度。因此，控制系统可以选择将降低混凝土搅拌物的填充效率和粘度的骨料，例如较小尺寸的骨料，用于添加到搅拌物中。可替换地，如果测量的粘度和目标粘度之间的差别的大小较小，则控制系统可以选择添加一些额外的水以降低粘度。然后，过程300将返回到步骤304，其中控制系统控制成分计量系统以添加和表征所选择的成分。过程300可以重复步骤304至310，直到测量的流变参数在目标流变参数的阈值量内。一旦达到目标流变参数(例如，在阈值内)，则混凝土搅拌过程完成(312)。
48.图4是计算机系统400的示意图。根据一些实施方式，系统400可以用于执行与先前描述的任何计算机实现的方法相关联地描述的操作。在一些实施方式中，本说明书中描述的计算系统和设备以及功能操作可以在数字电子电路中、在有形体现的计算机软件或固件中、在包括本说明书中公开的结构(例如，系统400)及其结构等同物的计算机硬件中、或者在它们中的一个或多个的组合中实现。系统400旨在包括各种形式的数字计算机，诸如膝上型计算机、台式计算机、工作站、个人数字助理、服务器、刀片服务器、大型机和其他适当的计算机，包括安装在模块化载具的基本单元或舱单元上的载具。系统400还可以包括移动设备，诸如个人数字助理、蜂窝电话、智能电话和其他类似的计算设备。另外，系统可以包括便携式存储介质，诸如通用串行总线(usb)闪存驱动器。例如，usb闪存驱动器可以存储操作系统和其他应用。usb闪存驱动器可以包括输入/输出组件，诸如可以插入到另一计算设备的usb端口中的无线换能器或usb连接器。
49.系统400包括处理器410、存储器420、存储设备430和输入/输出设备440。组件410、420、430和440中的每一个使用系统总线450互连。处理器410能够处理用于在系统400内执行的指令。可以使用多种架构中的任何一种来设计处理器。例如，处理器410可以是cisc(复杂指令集计算机)处理器、risc(精简指令集计算机)处理器或misc(最小指令集计算机)处理器。
50.在一个实施方式中，处理器410是单线程处理器。在另一实施方式中，处理器410是多线程处理器。处理器410能够处理存储在存储器420中或存储设备430上的指令，以在输入/输出设备440上显示用户界面的图形信息。
51.存储器420存储系统400内的信息。在一个实施方式中，存储器420是计算机可读介质。在一个实施方式中，存储器420是易失性存储器单元。在另一实施方式中，存储器420是非易失性存储器单元。
52.存储设备430能够为系统400提供大容量存储。在一个实施方式中，存储设备430是计算机可读介质。在各种不同的实施方式中，存储设备430可以是软盘设备、硬盘设备、光盘
设备或磁带设备。
53.输入/输出设备440为系统400提供输入/输出操作。在一个实施方式中，输入/输出设备440包括键盘和/或指向设备。在另一实施方式中，输入/输出设备440包括用于显示图形用户界面的显示单元。
54.所描述的特征可以在数字电子电路中实现，或者在计算机硬件、固件、软件或它们的组合中实现。装置可以在有形地体现在信息载体中的计算机程序产品中实现，例如，在由可编程处理器执行的机器可读存储设备中实现；并且方法步骤可以由执行指令程序的可编程处理器执行，以通过对输入数据进行操作并生成输出来执行所描述的实施方式的功能。所描述的特征可以有利地在可编程系统上可执行的一个或多个计算机程序中实现，所述可编程系统包括至少一个可编程处理器、至少一个输入设备和至少一个输出设备，所述至少一个可编程处理器被耦合以从数据存储系统接收数据和指令以及向数据存储系统发送数据和指令。计算机程序是可以在计算机中直接或间接使用以执行某种活动或产生某种结果的一组指令。计算机程序可以以任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言，并且它可以以任何形式部署，包括作为独立程序或作为模块、组件、子例程或适合在计算环境中使用的其他单元。
55.作为示例，用于执行指令程序的合适的处理器包括通用和专用微处理器两者，以及任何类型的计算机的唯一处理器或多个处理器中的一个。通常，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或两者接收指令和数据。计算机的基本元件是用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器。通常，计算机还将包括用于存储数据文件的一个或多个大容量存储设备，或者可操作地耦合以与其通信；这样的设备包括磁盘，例如内部硬盘和可移动磁盘；磁光盘；和光盘。适合于有形地体现计算机程序指令和数据的存储设备包括所有形式的非易失性存储器，包括例如半导体存储器设备，诸如eprom、eeprom和闪存设备；磁盘，诸如内部硬盘和可移动磁盘；磁光盘；以及cd-rom和dvd-rom盘。处理器和存储器可以由asic(专用集成电路)补充或并入asic(专用集成电路)中。
56.为了提供与用户的交互，这些特征可以在计算机上实现，该计算机具有用于向用户显示信息的显示设备(诸如crt(阴极射线管)或lcd(液晶显示器)监视器)以及用户可以通过其向计算机提供输入的键盘和指向设备(诸如鼠标或轨迹球)。另外，这样的活动可以经由触摸屏平板显示器和其他适当的机制来实现。
57.这些特征可以在计算机系统中实现，该计算机系统包括后端组件(诸如数据服务器)，或者包括中间件组件(诸如应用服务器或互联网服务器)，或者包括前端组件(诸如具有图形用户界面或互联网浏览器的客户端计算机)，或者它们的任何组合。系统的组件可以通过任何形式或介质的数字数据通信(诸如通信网络)连接。通信网络的示例包括局域网(“lan”)、广域网(“wan”)、对等网络(具有自组织或静态成员)、网格计算基础设施和互联网。
58.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器通常彼此远离，并且通常通过网络(诸如所描述的网络)进行交互。客户端和服务器的关系借助于在相应计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序而产生。
59.虽然本说明书包含许多具体实施方式细节，但是这些不应被解释为对任何发明或可能要求保护的范围的限制，而是作为特定于特定发明的特定实施方式的特征的描述。在
本说明书中在单独实施方式的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施方式中组合实现。相反，在单个实施方式的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合在多个实施方式中实现。此外，尽管特征可以在上面被描述为以某些组合起作用并且甚至最初如此要求保护，但是来自所要求保护的组合的一个或多个特征在一些情况下可以从组合中删除，并且所要求保护的组合可以针对子组合或子组合的变型。
60.类似地，虽然在附图中以特定顺序描绘了操作，但是这不应被理解为要求以所示的特定顺序或按顺序执行这些操作，或者执行所有示出的操作，以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施方式中的各种系统组件的分离不应被理解为在所有实施方式中都需要这种分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以一起集成在单个软件产品中或封装到多个软件产品中。
61.因此，已经描述了主题的特定实施方式。其他实施方式在所附权利要求的范围内。在一些情况下，权利要求中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍然实现期望的结果。另外，附图中描绘的过程不一定需要所示的特定顺序或相继顺序来实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务和并行处理可能是有利的。
62.如本文所用，术语“预混料”是指从中心工厂分批输送而不是在工作现场搅拌的混凝土。通常，一批预混料是根据特定建筑工程的具体情况定制的，并且通常在常常称为“混凝土搅拌器”的圆柱形卡车中以塑性状态输送。
63.如本文所使用的，术语“实时”是指在给定系统的处理限制、准确获得数据所需的时间以及数据的变化率的情况下，在没有有意延迟的情况下发送或处理数据。虽然可能存在一些实际延迟，但是延迟通常是用户察觉不到的。
64.尽管所公开的发明构思包括在所附权利要求中限定的发明构思，但是应当理解，本发明构思也可以根据以下实施例来限定。
65.除了所附权利要求的实施例和上述实施例之外，以下编号的实施例也是创新的。
66.实施例1是一种制备混凝土搅拌物的方法，该方法包括：控制成分计量系统以测量多种成分并将多种成分添加到混凝土搅拌物中；使用颗粒分析器测量所述成分中的至少一种成分的特性；基于所测量的特性，确定所述混凝土搅拌物的估计的流变测量；获得所述混凝土搅拌物的实际流变测量；以及基于所述估计的流变测量与所述实际流变测量的比较，选择性地控制所述成分计量系统，以将一种或多种附加成分添加到所述混凝土搅拌物中。
67.实施例1可以提供以下技术优点或效果中的一个或多个：基于测量的成分的特性适应性地调节添加到混凝土搅拌物中的原始成分的比例，并且可以更准确地在最终固化的混凝土中实现期望的结构特性。
68.实施例2是根据实施例1所述的方法，其中所述至少一种成分的特性包括颗粒尺寸分布、颗粒形状分布或颗粒球形度中的一种或多种。
69.实施例3是根据实施例1或2中任一项所述的方法，其中确定所述混凝土搅拌物的估计的流变测量包括基于所述特性确定所述至少一种成分的颗粒堆积效率，以及至少部分地基于所述颗粒堆积效率确定所述估计的流变测量。
70.实施例4是根据实施例3所述的方法，其中至少部分地基于所述颗粒堆积效率确定所述估计的流变测量包括将所述颗粒堆积效率与多维查找表进行比较，所述多维查找表将颗粒堆积效率与实验确定的预期流变测量相关联。
71.实施例5是根据实施例3或4中任一项所述的方法，其中确定颗粒堆积效率包括将特性作为输入应用于贝叶斯优化算法。
72.实施例6是根据实施例1至5中任一项所述的方法，还包括：迭代地调节混凝土搅拌物直到达到停止条件，其中每次迭代包括：获得混凝土搅拌物的流变测量；基于所述流变测量确定所述混凝土搅拌物是否满足所述停止条件；响应于流变测量不满足停止条件：确定要添加到混凝土搅拌物中的一种或多种成分的附加部分，以便满足一组目标混凝土特性，并且控制成分计量系统以测量附加部分并将附加部分添加到混凝土搅拌物中；以及响应于确定混凝土搅拌物满足停止条件，停止迭代地调节混凝土搅拌物。
73.实施例7是根据实施例6所述的方法，其中停止条件是一组目标混凝土特性。
74.实施例8是根据实施例6或7中任一项所述的方法，其中确定所述混凝土搅拌物是否满足所述停止条件包括确定所述流变测量是否指示所述混凝土搅拌物可能在阈值内实现所述一组目标混凝土特性中的至少一个。
75.实施例9是根据实施例8所述的方法，其中确定流变测量是否指示混凝土搅拌物可能实现该组目标混凝土特性中的至少一个包括：基于将实验获得的后固化特性与具有已知流变性质的混凝土搅拌物相关联的多维查找表来确定目标流变参数；以及将流变测量与目标流变参数进行比较。
76.实施例10是一种混凝土搅拌系统，包括：搅拌容器；一个或多个原材料料斗；成分计量系统，所述成分计量系统被配置成测量来自所述一个或多个料斗的成分并将其添加到所述搅拌容器中；颗粒分析系统，所述颗粒分析系统被配置为测量所述成分的特性；以及控制系统，所述控制系统被配置成执行操作，所述操作包括：控制所述成分计量系统以测量多种成分并将多种成分添加到混凝土搅拌物中；使用所述颗粒分析器测量所述成分中的至少一种成分的特性；基于所测量的特性，确定所述混凝土搅拌物的估计的流变测量；获得所述混凝土搅拌物的实际流变测量；以及基于所述估计的流变测量与所述实际流变测量的比较，选择性地控制所述成分计量系统，以将一种或多种附加成分添加到所述混凝土搅拌物中。
77.实施例10可以提供以下技术优点或效果中的一个或多个：基于所测量的成分的特性适应性地调节添加到混凝土搅拌物中的原始成分的比例，并且可以更准确地在最终固化的混凝土中实现期望的结构特性。
78.实施例11是根据实施例10所述的系统，其中所述至少一种成分的特性包括颗粒尺寸分布、颗粒形状分布或颗粒球形度中的一种或多种。
79.实施例12是根据实施例11所述的系统，其中确定所述混凝土搅拌物的估计的流变测量包括基于所述特性确定所述至少一种成分的颗粒堆积效率，以及至少部分地基于所述颗粒堆积效率确定所述估计的流变测量。
80.实施例13是根据实施例12所述的系统，其中至少部分地基于颗粒堆积效率确定估计的流变测量包括将颗粒堆积效率与多维查找表进行比较，该多维查找表将颗粒堆积效率与实验确定的预期流变测量相关联。
81.实施例14是根据实施例12或13中任一项所述的系统，其中确定颗粒堆积效率包括将特性作为输入应用于贝叶斯优化算法。
82.实施例15是根据实施例10至14中任一项所述的系统，其中所述操作还包括：迭代
地调节所述混凝土搅拌物直到达到停止条件，其中每次迭代包括：获得所述混凝土搅拌物的流变测量；基于所述流变测量确定所述混凝土搅拌物是否满足所述停止条件；响应于流变测量不满足停止条件：确定要添加到混凝土搅拌物中的一种或多种成分的附加部分，以便满足一组目标混凝土特性，并且控制成分计量系统以测量附加部分并将附加部分添加到混凝土搅拌物中；以及响应于确定混凝土搅拌物满足停止条件，停止迭代地调节混凝土搅拌物。
83.实施例16是根据实施例15所述的系统，其中停止条件是一组目标混凝土特性。
84.实施例17是根据实施例15和16中任一项所述的系统，其中确定所述混凝土搅拌物是否满足所述停止条件包括确定所述流变测量是否指示所述混凝土搅拌物可能在阈值内实现所述一组目标混凝土特性中的至少一个。
85.实施例18是根据实施例17所述的系统，其中确定流变测量是否指示混凝土搅拌物可能实现该组目标混凝土特性中的至少一个包括：基于将实验获得的后固化特性与具有已知流变特性的混凝土搅拌物相关联的多维查找表来确定目标流变参数；以及将流变测量与目标流变参数进行比较。
86.实施例19是根据实施例10至18中任一项所述的系统，其中颗粒分析系统包括从由光学传感器或机械传感器组成的组选择的一个或多个传感器。
87.实施例20是一种系统，包括一个或多个计算机和存储指令的一个或多个存储设备，所述指令在由所述一个或多个计算机执行时可操作以使所述一个或多个计算机执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
88.实施例21是一种编码有计算机程序的计算机程序载体，所述程序包括指令，所述指令在由数据处理装置执行时可操作以使所述数据处理装置执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
89.虽然本说明书包含许多具体实施方式细节，但是这些不应被解释为对由权利要求本身限定的所要求保护的范围的限制，而是作为可以特定于特定发明的特定实施例的特征的描述。在本说明书中在单独实施例的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合实现。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合在多个实施例中实现。此外，尽管特征可以在上面被描述为以某些组合起作用并且甚至最初如此要求保护，但是来自所要求保护的组合的一个或多个特征在一些情况下可以从组合中去除，并且权利要求可以针对子组合或子组合的变型。
90.已经描述了主题的特定实施例。其它实施例在所附权利要求书的范围内。例如，权利要求中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍然实现期望的结果。作为一个示例，附图中描绘的过程不一定需要所示的特定顺序或相继顺序来实现期望的结果。在一些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。

技术特征：
1.一种制备混凝土搅拌物的方法，所述方法包括：控制成分计量系统以测量多种成分并将多种成分添加到混凝土搅拌物中；使用颗粒分析器测量所述成分中的至少一种成分的特性；基于所测量的特性，确定所述混凝土搅拌物的估计的流变测量；获得所述混凝土搅拌物的实际流变测量；以及基于所述估计的流变测量与所述实际流变测量的比较，选择性地控制所述成分计量系统以将一种或多种附加成分添加到所述混凝土搅拌物中。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一种成分的特性包括颗粒尺寸分布、颗粒形状分布或颗粒球形度中的一种或多种。3.根据权利要求2所述的方法，其中确定所述混凝土搅拌物的估计的流变测量包括基于所述特性确定所述至少一种成分的颗粒堆积效率，以及至少部分地基于所述颗粒堆积效率确定所述估计的流变测量。4.根据权利要求3所述的方法，其中至少部分地基于所述颗粒堆积效率确定所述估计的流变测量包括将所述颗粒堆积效率与多维查找表进行比较，所述多维查找表将颗粒堆积效率与实验确定的预期流变测量相关联。5.根据权利要求3所述的方法，其中，确定所述颗粒堆积效率包括将特性作为输入应用于贝叶斯优化算法。6.根据权利要求1所述的方法，还包括：迭代地调节所述混凝土搅拌物直到达到停止条件，其中每次迭代包括：获得所述混凝土搅拌物的流变测量；基于所述流变测量确定所述混凝土搅拌物是否满足所述停止条件；响应于所述流变测量不满足所述停止条件：确定要添加到所述混凝土搅拌物中的一种或多种成分的附加部分，以便满足一组目标混凝土特性，以及控制所述成分计量系统以测量所述附加部分并将所述附加部分添加到所述混凝土搅拌物中；以及响应于确定所述混凝土搅拌物满足所述停止条件，停止迭代地调节所述混凝土搅拌物。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述停止条件是所述一组目标混凝土特性。8.根据权利要求6所述的方法，其中确定所述混凝土搅拌物是否满足所述停止条件包括确定所述流变测量是否指示所述混凝土搅拌物可能在阈值内实现所述一组目标混凝土特性中的至少一个。9.根据权利要求8所述的方法，其中确定所述流变测量是否指示所述混凝土搅拌物可能实现所述一组目标混凝土特性中的至少一个包括：基于将实验获得的后固化特性与具有已知流变性质的混凝土搅拌物相关联的多维查找表来确定目标流变参数；以及将所述流变测量与所述目标流变参数进行比较。10.一种混凝土搅拌系统，包括：搅拌容器；
一个或多个原材料料斗；成分计量系统，所述成分计量系统被配置成测量来自所述一个或多个料斗的成分并将其添加到所述搅拌容器中；颗粒分析系统，所述颗粒分析系统被配置为测量所述成分的特性；以及控制系统，所述控制系统被配置为执行操作，所述操作包括：控制所述成分计量系统以测量多种成分并将多种成分添加到混凝土搅拌物中；使用所述颗粒分析器测量所述成分中的至少一种成分的特性；基于所测量的特性，确定所述混凝土搅拌物的估计的流变测量；获得所述混凝土搅拌物的实际流变测量；以及基于所述估计的流变测量与所述实际流变测量的比较，选择性地控制所述成分计量系统以将一种或多种附加成分添加到所述混凝土搅拌物中。11.根据权利要求10所述的系统，其中所述至少一种成分的特性包括颗粒尺寸分布、颗粒形状分布或颗粒球形度中的一种或多种。12.根据权利要求11所述的系统，其中确定所述混凝土搅拌物的估计的流变测量包括基于所述特性确定所述至少一种成分的颗粒堆积效率，以及至少部分地基于所述颗粒堆积效率确定所述估计的流变测量。13.根据权利要求12所述的系统，其中至少部分地基于所述颗粒堆积效率确定所述估计的流变测量包括将所述颗粒堆积效率与多维查找表进行比较，所述多维查找表将颗粒堆积效率与实验确定的预期流变测量相关联。14.根据权利要求12所述的系统，其中确定所述颗粒堆积效率包括将特性作为输入应用于贝叶斯优化算法。15.根据权利要求10所述的系统，所述操作还包括：迭代地调节所述混凝土搅拌物直到达到停止条件，其中每次迭代包括：获得所述混凝土搅拌物的流变测量；基于所述流变测量确定所述混凝土搅拌物是否满足所述停止条件；响应于所述流变测量不满足所述停止条件：确定要添加到所述混凝土搅拌物中的一种或多种成分的附加部分，以便满足一组目标混凝土特性，以及控制所述成分计量系统以测量所述附加部分并将所述附加部分添加到所述混凝土搅拌物中；以及响应于确定所述混凝土搅拌物满足所述停止条件，停止迭代地调节所述混凝土搅拌物。16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述停止条件是所述一组目标混凝土特性。17.根据权利要求15所述的系统，其中确定所述混凝土搅拌物是否满足所述停止条件包括确定所述流变测量是否指示所述混凝土搅拌物可能在阈值内实现所述一组目标混凝土特性中的至少一个。18.根据权利要求17所述的系统，其中确定所述流变测量是否指示所述混凝土搅拌物可能实现所述一组目标混凝土特性中的至少一个包括：基于将实验获得的后固化特性与具有已知流变特性的混凝土搅拌物相关联的多维查
找表来确定目标流变参数；以及将所述流变测量与所述目标流变参数进行比较。19.根据权利要求10所述的系统，其中，所述颗粒分析系统包括从由光学传感器或机械传感器组成的组中选择的一个或多个传感器。20.一种编码有计算机程序指令的一个或多个计算机可读存储介质，所述计算机程序指令在由一个或多个计算机执行时使所述一个或多个计算机执行操作，所述操作包括：控制成分计量系统测量多种成分并将多种成分添加到混凝土搅拌物中；使用颗粒分析器测量所述成分中的至少一种成分的特性；基于所测量的特性，确定所述混凝土搅拌物的估计的流变测量；获得所述混凝土搅拌物的实际流变测量；以及基于所述估计的流变测量与所述实际流变测量的比较，选择性地控制所述成分计量系统将一种或多种附加成分添加到所述混凝土搅拌物中。

技术总结
用于制备混凝土搅拌物的方法、系统(100)和在计算机可读存储介质上编码的计算机程序。方法包括控制成分计量系统(108)以测量来自储存料斗(112a、112b、


技术研发人员：A
受保护的技术使用者：X开发有限责任公司
技术研发日：2022.01.14
技术公布日：2023/9/23