本文選題：混凝土　切入點(diǎn)：聲發(fā)射　出處：《建筑材料學(xué)報(bào)》2014年04期

【摘要】：采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對混凝土損傷過程中所伴生的聲發(fā)射信號進(jìn)行識別,可實(shí)現(xiàn)對混凝土損傷程度的識別.首先建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并在標(biāo)準(zhǔn)工況下采集混凝土損傷聲發(fā)射信號;然后根據(jù)加載曲線將采集到的聲發(fā)射信號分為3類(分別對應(yīng)混凝土的3個(gè)損傷階段:輕度損傷階段、中度損傷階段和嚴(yán)重?fù)p傷階段),并將這3類信號作為標(biāo)準(zhǔn)工況數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模塊中進(jìn)行訓(xùn)練,得到混凝土損傷程度識別系統(tǒng);最后將相同工況下所采集的混凝土聲發(fā)射信號輸入到系統(tǒng)中,即可識別混凝土的損傷程度.實(shí)測結(jié)果表明,識別準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上.
[Abstract]:Using artificial neural network technology to identify the acoustical emission signals associated with concrete damage can realize the recognition of the damage degree of concrete. Firstly, an artificial neural network model is established. The acoustic emission signals of concrete damage were collected under the standard working conditions, and then the acoustic emission signals were divided into three categories according to the loading curve (corresponding to three damage stages of concrete: mild damage phase, respectively). The three kinds of signals are input into the learning module of neural network as standard working condition data to obtain the concrete damage degree identification system. Finally, the acoustic emission signals of concrete collected under the same working condition can be input into the system to identify the damage degree of concrete. The measured results show that the recognition accuracy can reach more than 90%.
【作者單位】： 河海大學(xué)土木與交通學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51009058) 中國博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目(2011M501160)
【分類號】：TU528

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本文編號：1688368