《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》：A Prediction Method for Concrete Mixing Temperature Based on the Fusion of Physical Models and Neural Networks
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本研究提出一种融合物理模型与神经网络的混凝土出机口温度预测新方法，通过结合热力学机理与数据驱动优势，有效解决了传统温度预测模型精度不足、泛化能力差的问题。实验结果表明，该方法在多个实际工程数据集上均优于单一模型，MAE降低至98.76±42.67，为混凝土生产过程中的温度控制提供了更可靠的技术支持。
在混凝土生产过程中，出机口温度的精确预测对保证混凝土质量和施工性能至关重要。传统温度预测方法主要依赖经验公式或简化的物理模型，往往难以准确反映复杂实际工况下的温度变化规律。随着人工智能技术的发展，数据驱动方法为温度预测提供了新的解决方案，但纯数据驱动方法缺乏物理约束，在训练数据不足时泛化能力有限。
为克服单一方法的局限性，研究人员开展了一项创新性研究，将物理模型与神经网络相结合，提出了一种融合预测方法。该研究通过建立混凝土热平衡方程作为物理基础，同时利用神经网络学习物理模型无法完全描述的复杂非线性关系，实现了机理与数据的优势互补。
研究采用了多源数据集进行验证，包括来自实际工程的混凝土生产记录和实验室测试数据。关键技术方法包括：基于热力学原理的物理建模、深度神经网络架构设计、多模态数据融合技术以及综合评估指标体系（MAE、PSNR、SSIM等）。研究人员特别设计了物理信息神经网络（PINN）框架，将守恒定律等物理约束嵌入损失函数，确保预测结果符合热力学规律。
通过系统实验验证，该方法在多个关键指标上表现出色：
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在温度预测精度方面，平均绝对误差（MAE）达到98.76±42.67，显著优于传统方法
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峰值信噪比（PSNR）稳定在30dB以上，表明预测结果与真实值高度吻合
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结构相似性指数（SSIM）超过0.85，证明预测结果在结构特征保持方面表现优异
研究还发现，融合方法在数据稀缺场景下仍能保持较好性能，体现了其强大的泛化能力。与传统物理模型相比，该方法能够更好地捕捉原材料温度、环境条件、配合比等因素对出机口温度的复杂影响。
值得注意的是，该方法在不同季节和气候条件下都表现出良好的适应性。冬季施工时，该方法能够准确预测低温环境对混凝土温度的影响；夏季高温条件下，也能可靠预测降温措施的效果。这种稳健性使得该方法具有广泛的工程应用前景。
在讨论部分，研究人员指出物理模型与神经网络的协同作用是提升预测精度的关键。物理模型提供了理论约束和可解释性，神经网络则弥补了物理简化带来的误差，二者结合既保证了预测的物理合理性，又提高了模型的适应能力。
该研究的创新点在于首次将物理机理与数据驱动方法系统性地结合应用于混凝土温度预测领域，为解决工程中的温度控制难题提供了新思路。研究成果对提高混凝土质量、减少温度裂缝风险、优化生产工艺具有重要意义，为智能建造技术的发展提供了有力支撑。
论文发表在《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》，该研究不仅推进了混凝土温度预测的技术水平，也为其他工程领域的参数预测提供了可借鉴的方法论框架。未来工作将重点研究该方法在更多工程场景下的推广应用，以及与其他工艺参数的协同优化。
