工业大数据在预拌混凝土质量反馈模型的运用

随着信息化水平与生产力的不断提高,预拌混凝土质量越来越被行业内重视。如何将质量问题数字化,如何筛选并利用有效的工业大数据是行业面临的重要问题。本文提出了在工业大数据背景下预拌混凝土的质量反馈模型,模型结合了故障树、事件树等模型的优势,将构建的动态蝴蝶结模型转化为贝叶斯网络,并在Netica中将建立的网络采用蒙特卡洛进行模拟,得到的误差约为1.62%,采用预设因子对原材料、生产过程、运输过程、施工与养护等相关指标进行处理,以逐渐缩小与实际的误差,最后将数值低于0.04%的部分进行剪枝处理,并结合实际情况进行调整。可见本文所构建的质量反馈模型可对影响预拌混凝土质量的因素进行把控,为控制质量偏离提供有效的解决方法。

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本文档关键词:业大,混凝土,反馈,模型,数据