算法，是人工智能如何实现应用的解决方法。用最优的算法快速的解决问题一直是人们研究的重点内容。就目前而言，虽然AI技术更多的应用到例如智能识别、VR/AR、机器人、智能家居等领域，但是这并不代表在传统领域就无法得到应用。研究人员Jones和McCarthy就通过支持向量机算法（SVM）对混凝土强度随着时间的变化进行了预测，而且预测结果与实际结果相似度极高。该项研究也预示着AI应用正在由高端科技向传统领域进行过渡与渗透。

　　文 | Abbas M. Abd，Suhad M. Abd；编译智萌L君

　　众所周知，混凝土是一种建材领域特定的、必不可少的基础材料，它能够在浇注后的很长时间内获得一定的强度，从而保持物体在特定应用下的稳定性。根据人类的长期应用经验来说，在一般情况下，普通混凝土是指已经老化28天，具有抗压强度的样品。这样的混凝土能够广泛应用到许多建筑领域。因此，强度成为混凝土在特定应用环境下的重要标准。

　　事实证明，对混凝土强度的快速和可靠的预测对经济效益具有重要的意义。现在，混凝土强度的快速预测已经成为了研究的热门领域，并且已经进行了大量的实际研究工作。研究人员发现，通过AI的两项技术可以提出一个能够精度预测混凝土压缩强度的模型，而这两项分别是具有变革性的支持向量机（SVM）和多变量非线性回归。

　　在早期的时候，就有研究者提出用支持向量机来研究预测混凝土的抗压强度。预测模型中使用的变量来自于混合比例元素和7天抗压强度的知识中。这些模型能够良好的预测混凝土的抗压强度，并且在研究中使用的数据能够与非线性多变量回归产生良好的相关性。此外，SVM模型被证明是，具有最小误差和标准偏差的轻质泡沫混凝土抗压强度重要的预测工具。

　　1.介绍

　　混凝土被认为是世界上最重要的建筑材料，也是用于建筑或土木工程结构的最常见的材料。目前，atv，建筑业对于使用轻质泡沫混凝土（LFC）作为建筑材料表现出了极大的兴趣，因为它具有许多有利的特性，例如更轻的重量，易于制造，耐久性和低成本效益。

　　泡沫混凝土是新一代轻质混凝土，具有一些有吸引力的特性，如流动性、自压实性和自流平性，低尺寸变化和超低密度。此外，该材料可以设计成具有可控制的低强度，优良的绝热性能和良好的承载能力等特性，并且取材非常容易。

　　由于其独特的性能，泡沫混凝土具有用于建筑工业中各种应用的潜力。研究人员Jones和McCarthy就对泡沫混凝土用作结构材料的潜力进行了调研。他们对构成材料和混合比例对泡沫混凝土的性能和行为产生的影响进行了分析，包括泡沫混凝土的抗压密度、水泥类型和含量、水/水泥比例、表面活性剂类型和固化方式等。结果发现，由于泡沫混凝土具有优良的隔热性和轻量性，所以，它可以补充其他材料来用于更高强度的结构应用。

　　1.1混凝土强度预测方法

　　一直以来，人们对于普通水泥浆、砂浆和混凝土，已经有了几种强度预测方法。然而，在当前更快的施工速度下，需要生产更多的混凝土，而且要保证所生产的混凝土质量与标准和规格的一致性。因此，旧方法就无法满足新需求下的生产效率了。现在，人们已经通过计算建模、统计技术等新的AI手段来改进与测试混凝土硬度的检验方法。

　　统计技术：一些研究工作集中在使用多变量回归模型来提高预测的准确性。统计模型具有吸引力，一旦拟合，它们可以用于比其他建模技术更快地执行预测，并且相应地更容易在软件中实现。统计分析还可以通过相关分析提供影响28天抗压强度的关键因素。由于这些原因，选择统计分析作为本研究的强度预测技术。

　　2.实验准备材料与要求

　　轻质泡沫混凝土的制造由四种类型的材料组成，即普通波特兰水泥、砂、水和泡沫。