具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

现有技术中，所采用的螺旋式布料机的预制混凝土构件浇筑生产过程示意图如图1所示。

由此可见，现有技术中的螺旋式布料机在单位时间内通过布料口出口横截面的混凝土体积即为螺旋输送量，行业内通常采用式Q＝SρV_Z对螺旋输送量进行计算，式中：Q为布料机的螺旋输送量，kg/s；S为螺杆中混凝土层的横截面积，m²；ρ为混凝土的堆积密度，kg/m³；V_z为螺杆内混凝土的轴向输送速度，m/s。

由于，螺旋式布料机的料层横断面的面积S为：式中：D为螺旋叶片直径，m；d为螺旋轴直径，m；Ψ为填充系数；c为倾斜修正系数。因此，采用传统机理螺旋输送量模型预报输送量时，所用的计算公式为Q＝0.05236φSnρ(D²-d²)，式中，φ为填充率，S为螺旋的螺距，n为螺旋转数，ρ为混凝土密度，D为螺旋外径，d为螺旋内径。

由于，Vz可由计算公式为进行表示，式中：P为螺距，m；n为螺杆转数，r/min；因此，通过计算获得的布料机螺旋输送量传统机理模型的计算公式为

由于，传统布料机螺旋输送量机理模型是采用经验区间参数方法近似描述螺旋输送工艺状态，进而导致螺旋输送量计算精度低，因此，累加形成重量目标值之后使偏差也跟着增加，最终无法满足混凝土布料重量自动控制可靠和准确运行对重量预报目标值的要求。

针对上述问题，本发明目的是为提高混凝土布料机螺旋输送量的预报精度，从而为混凝土布料重量控制系统提供准确的目标预报值。

为了上述目的，本发明一方面提供了一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，参见图2，包括：

S100、确定混凝土布料的螺旋输送量的神经网络的输入和输出神经元数量，并确定螺旋输送量的神经网络结构。

在执行步骤S100时，如图3所示，其具体实现步骤进一步包括：

S101、通过输入层、隐含层和输出层，获得3层BP神经网络的预报计算螺旋输送量；

S102、将影响螺旋输送量的输送物料性质、转速和螺距，作为BP神经网络的3个输入层神经元；

S103、通过将输出层神经元数量设置为1个，即可获得此输出层对应的螺旋输送量的目标预报值。

S200、将神经网络的输入值及其对应输出值构成样本数据集，并对样本数据集中的训练数据依次进行正向和反向传播计算，进而确定训练神经网络的参数。

在执行步骤S200时，在对将神经网络的输入值及其对应输出值构成样本数据集时，其具体实现步骤进一步包括：

对影响螺旋输送量的输送物料性质、转速和螺距所分别对应的输入神经元，分别进行归一化处理；其中，所用的归一化处理计算公式为：式中：x为归一化前数据；x_min和x_max分别为所有输入值中的最小值和最大值；y为归一化后数据；y_min和y_max分别为输入值规划范围的下限和上限，y_min＝-1，y_max＝1。

在执行步骤S200时，在对样本数据集中的训练数据进行正向传播计算时，其具体实现步骤进一步包括：

对神经网络的各层神经元输出条件、以及神经网络各层权值和阈值初始值确定和隐含层神经元数量确定。

进一步的，在对神经网络的各层神经元输出条件确定时，包括：

神经网络的输入层的输出条件对应的传递函数的公式为：

神经网络的隐含层的输出条件对应的传递函数的公式为：

神经网络的输出层的输出条件对应的传递函数的公式为：

式中，I_i为输入层第i个神经元输入；为隐含层神经元输出；v_ij为输入层第i个神经元到隐含层第j个神经元的权值，其中j为隐含层神经元的个数，q_j为隐含层神经元的阈值。O为输出层神经元实际输出；w_j为隐含层第j个神经元到输出层神经元的连接权值；θ为输出层神经元的阈值。

其中，在对神经网络的各层神经元输出条件确定时，参见图4，还包括：

S201、对随机产生隐含层和输出层的阈值、以及输入层到隐含层以及隐含层到输出层的权值进行确定；

S202、根据隐含层神经元经验计算公式计算出隐含层的神经元数量范围为3-12，其中，j为隐含层神经元数，i为输入层神经元数，u为输出层神经元数；z为1-10之间的常数；

S203、通过对隐含层神经元的数量逐个采用样本训练数据进行计算和分析，确定隐含层神经元数量。

其中，在确定隐含层神经元数量时，通过对隐含层神经元数量逐个采用样本训练数据进行计算，然后选择计算效果相对较好时对应的隐含层神经元数量作为最终的隐含层神经元数量。

在执行步骤S200时，在对样本数据集中的训练数据进行反向传播计算时，参见图5，其具体实现步骤进一步包括：

S204、采用误差函数计算式对螺旋输送量的神经网络的实际输出与期望输出进行比较，得出样本误差；

S205、采用计算式计算所述螺旋输送量的神经网络训练的全局误差；

S206、由螺旋输送量的神经网络训练的输出层到隐含层逐层修正，形成反向传播，经过对所述螺旋输送量的神经网络训练多次反向传播修正，直至BP神经网络输出误差减少到指定目标精度范围内，即可输出最终预测结果；

其中，t_p为输出层神经元的期望输出；p为训练样本序号；N为训练样本数量。

进一步的，在由螺旋输送量的神经网络训练的输出层到隐含层逐层修正，形成反向传播前，还包括：

采用误差梯度下降法修正所述螺旋输送量的神经网络训练的输出层和隐含层权值，计算公式为：

其中，η为学习速率，η∈(0,1)，并通过试凑法选择训练数据中计算效果较好时对应的学习速率值。

S300、根据螺旋输送量的神经网络结构、以及训练神经网络的参数，获得螺旋输送量的神经网络计算模型。

其中，神经网络参数包括输入层、隐含层和输出层的权值和阈值，并根据神经网络参数，通过BP神经网络有正向传播训练确定螺旋输输送量的神经网络计算模型。

S400、通过螺旋输送量的神经网络计算模型，即可获得最终螺旋输送量的预报值。

在执行步骤S400时，其具体实现步骤进一步包括：

基于步骤S200对样本实验数据或生产数据进行归一化处理，基于步骤S300确定训练好的BP神经网络结构和参数后，采用神经网络的信息正向传播计算式和对归一化后的样本实验数据或生产数据进行螺旋输送量智能预报计算。

本发明提供的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，根据神经网络可以高精度的逼近任意非线性函数，而无需知道非线性函数的具体数学描述的特点，通过确定螺旋输送量的神经网络的计算模型，对无法采用数学表达式精确描述螺旋输送过程的输送量计算问题进行智能化高精度预报计算，进而提高螺旋输送量的计算精度，且其计算值既可以作为布料重量自动控制系统的目标预报值，又有助于重量自动控制系统的稳定运行。

基于上述如图2至5所示方法，相应的，本发明实施例还提供了一种存储设备，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述如图2至5所示的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。

为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的计算装置，该实体装置包括存储设备和处理器；存储设备，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图2至5所示的预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。