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龙图腾网获悉中南大学;中铁二十一局集团第六工程有限公司申请的专利混凝土用粗骨料三级配紧密堆积空隙率预测模型及应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119312670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411355038.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权混凝土用粗骨料三级配紧密堆积空隙率预测模型及应用是由马昆林;刘佳龙;乔安文;李官政;阴万鹏;于连山;邹卫东;龙广成;李长志设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本混凝土用粗骨料三级配紧密堆积空隙率预测模型及应用在说明书摘要公布了：本发明属于混凝土技术领域，公开一种混凝土用粗骨料三级配紧密堆积空隙率预测模型及应用，该模型按如下步骤构建：建立包含粗骨料单级配、三级配的形状特征参数与紧密堆积空隙率的数据库，分别建立粗骨料三级配受形态特征、边壁效应、级配影响的紧密堆积空隙率关于粗骨料混合比例的预测模型，然后基于多级配粗骨料混合堆叠导致堆积空隙率减小的原则，组合得到紧密堆积空隙率关于粗骨料混合比例的预测模型。在应用时，根据混凝土用粗骨料的混合比例，即可预测粗骨料三级配的紧密堆积空隙率。本发明所述预测模型及应用，在工程实际中可用于快速确定不同混凝土部件中粗骨料比例的最优解，精度高，且使用方便。

本发明授权混凝土用粗骨料三级配紧密堆积空隙率预测模型及应用在权利要求书中公布了：1.一种混凝土用粗骨料三级配紧密堆积空隙率预测模型，其特征在于：按如下步骤构建： 步骤一、建立粗骨料形状特征参数与紧密堆积空隙率的数据库 选择三种粗骨料，从每种粗骨料中选择不少于200个颗粒，测量所选颗粒的形态特征，获得形态特征参数及其均值，得到粗骨料单级配形状特征参数数据库；形态特征参数包括中轴长度、球度、棱角度、伸长率和扁平率；测量三种粗骨料单级配的紧密堆积空隙率，得到粗骨料单级配紧密堆积空隙率数据库； 将三种粗骨料按任意混合比例xt、yt、zt组成不少于50组粗骨料三级配，按每组粗骨料三级配的混合比例xt、yt、zt计算其形态特征参数的加权平均值，得到粗骨料三级配形状特征参数数据库；t＝1、2、3、...；测量每组粗骨料三级配的紧密堆积空隙率，得到粗骨料三级配紧密堆积空隙率数据库； 步骤二、建立粗骨料三级配受形态特征影响的紧密堆积空隙率预测模型 采用主成分分析法，利用粗骨料三级配形状特征参数数据库与紧密堆积空隙率数据库中的数据，建立粗骨料受形态特征影响的紧密堆积空隙率Psj关于球度、棱角度、伸长率和扁平率的表达式；j＝1、2、3； 将粗骨料单级配形状特征参数数据库中每种粗骨料的数据分别代入Psj的表达式中，得到三种粗骨料单级配受形态特征影响的紧密堆积空隙率Ps1、Ps2、Ps3； 设第j＝1、2、3种粗骨料的混合比例为x、y、z，将Ps1、Ps2、Ps3与x、y、z相乘后求和，得到粗骨料三级配受形态特征影响的紧密堆积空隙率Ps关于粗骨料混合比例x、y、z的预测模型； 步骤三、建立粗骨料三级配受边壁效应影响的紧密堆积空隙率预测模型 定义粗骨料特征粒径与紧堆积试验容器直径的比值为粗骨料粒径比，将粗骨料单级配形状特征参数数据库中的中轴长度均值作为粗骨料单级配的特征粒径；将三种粗骨料单级配的特征粒径分别除以紧密堆积试验容器直径得到三种粗骨料单级配的粒径比；基于粗骨料单级配紧密堆积空隙率受形态特征、边壁效应共同影响的原则，将粗骨料单级配紧密堆积空隙率数据库中的数据对应减去Ps1、Ps2、Ps3得到粗骨料单级配受边壁效应影响的紧密堆积空隙率Pb1、Pb2、Pb3，对Pb1、Pb2、Pb3与三种粗骨料单级配的粒径比，采用回归分析法按幂函数形式进行拟合，得到粗骨料单级配受边壁效应影响的紧密堆积空隙率与粒径比的函数关系； 将三种粗骨料单级配的特征粒径与对应粗骨料的混合比例x、y、z相乘后求和，得到粗骨料三级配的平均特征粒径，将粗骨料三级配的平均特征粒径替换粗骨料单级配受边壁效应影响的紧密堆积空隙率与粒径比的函数关系中的粗骨料单级配特征粒径，得到粗骨料三级配受边壁效应影响的紧密堆积空隙率Pb关于粗骨料混合比例x、y、z的预测模型； 步骤四、建立粗骨料三级配受级配影响的紧密堆积空隙率预测模型 定义两种粗骨料在紧密堆积时因颗粒粒径大小的不同而产生的堆积空隙率减小量为颗粒接触系数k，根据概率论方法将粗骨料三级配中颗粒接触情形分为同类粗骨料颗粒相互接触的三种情形以及两种不同粗骨料颗粒接触的三种情形，根据粗骨料混合比例x、y、z得到上述六种情形各自出现的概率值，根据所得概率值对上述六种情形的颗粒接触系数k进行加权求和，得到粗骨料三级配受级配影响的紧密堆积空隙率PG待定预测模型； 将步骤一中的xt、yt、zt分别代入Ps预测模型、Pb预测模型中，得到与xt、yt、zt对应对应的Ps值和Pb值；将Ps与Pb值之和减去粗骨料三级配紧密堆积空隙率数据库中对应的数据，得到与xt、yt、zt对应的PG值，将xt、yt、zt以及与之对应的PG值代入PG待定预测模型中进行拟合，得到颗粒接触系数k值，将k值代入PG待定预测模型中得到PG关于粗骨料混合比例x、y、z的预测模型； 步骤五、基于粗骨料三级配紧密堆积空隙率受形态特征、边壁效应、级配共同影响的原则，利用步骤二至步骤四所得Ps、Pb、PG预测模型，建立粗骨料三级配紧密堆积空隙率P关于粗骨料混合比例x、y、z的预测模型：P＝Pb+Ps-PG。

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