基于声发射和BP神经网络的钢筋混凝土梁损伤演化分析

发布时间：2017-10-18 19:01

  本文关键词：基于声发射和BP神经网络的钢筋混凝土梁损伤演化分析

  更多相关文章： 健康监测 声发射 损伤评价 模式识别 BP神经网络

【摘要】：随着各种重大工程结构的健康监测和安全评估得到学术界、工程界和运营管理部门的广泛关注,无损检测技术越来越被人们所重视。声发射技术作为一种新兴无损检测技术,具有高灵敏度、非侵入性和在线连续检测等其他常规无损检测技术所无可比拟的独特优势,可以进行结构损伤的预警,有效地防止工程结构破坏造成的人员伤亡、经济损失和负面的社会影响。本文采用SAEU2S集中式多通道USB声发射检测仪采集了试件梁损伤破坏过程的声发射信号,利用相关AE特征参数分析方法和改进的声发射信号评价准则,并结合模式识别技术研究梁在不同荷载水平下的损伤信号特征,发展总结一套结构损伤监测、安全评价以及智能识别损伤信号的方法,为声发射技术服务于工程实际提供理论基础和参考。(1)通过声发射特征参数揭示钢筋砼梁的损伤演化过程,具体是研究不同加载周期上升时间(RT)与幅值(DB)关联分布图,观察梁损伤演化过程中声发射信号特征。对不同幅值(DB)范围AE信号所占比重进行了研究,发现高幅值信号的增多意味着裂缝的集中出现和发展。同时对上升时间(RT)分布规律及其曲线拟合进行分析研究,发现RT在各个区间的分布成指数函数,拟合精度高均方差接近0.9。随着损伤加剧,函数拟合系数|b|值表现为下降,a值表现为上升,通过上升时间分布指数函数拟合系数的变化可以准确捕捉到钢筋混凝土梁的起裂点。研究表明梁损伤演化与AE参数密切相关。(2)在上述研究的基础上,运用改进的声发射评价准则,日本无损检测学会(JSNDI)推荐的NDIS-2421定量评定标准,信号强度分析(ISA)技术和声发射特征信号Kurtosis指标具体评价钢筋混凝土梁的损伤演化过程,进一步定性及初步定量评估结构损伤状态和服役情况,判定梁在损伤演化过程中的4个典型失效阶段,确定临界点后进行数据划分,以此建立BP神经网络训练样本数据库。(3)利用模式识别技术中的人工神经网络(ANN)方法,通过Matlab设计BP网络模型,然后运用样本数据库训练并定型网络结构,从而对梁损伤演化过程中4个典型失效阶段的声发射信号进行智能识别,为检测识别梁的损伤程度,进一步评价结构的安全性提供了一种新思路。
【关键词】：健康监测 声发射 损伤评价 模式识别 BP神经网络
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU375.1;TU317
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 课题背景及研究意义11-13
• 1.2 声发射技术研究现状13-18
• 1.2.1 声发射技术在混凝土材料方面的试验研究13-14
• 1.2.2 声发射技术在钢筋混凝土结构方面的试验研究14-16
• 1.2.3 声发射技术在工程实际应用方面的研究16-18
• 1.3 论文主要研究内容18-20
• 第二章 声发射检测技术概述20-28
• 2.1 声发射技术原理与优势20-21
• 2.2 声发射检测仪器工作原理21-22
• 2.3 声发射信号波的反射与传播22-23
• 2.4 声发射信号处理和分析方法23-28
• 2.4.1 经典声发射信号处理和分析技术23-26
• 2.4.2 现代信号处理和分析技术26-28
• 第三章 声发射试验准备及试验过程28-37
• 3.1 声发射检测系统28-31
• 3.1.1 SAEU2S集中式多通道USB声发射检测仪28-29
• 3.1.2 声发射检测门槛设置29-30
• 3.1.3 声发射检测时间参数设置30-31
• 3.2 静态应变检测系统31-32
• 3.2.1 检测仪器31-32
• 3.2.2 应变片32
• 3.3 试验加载装置32-33
• 3.4 试件设计与制作33-35
• 3.4.1 试件设计33-34
• 3.4.2 试件制作34-35
• 3.5 试验加载方案35-37
• 第四章 基于声发射信号特征参数时序规律的损伤演化研究37-53
• 4.1 基于声发射上升时间-幅值关联图的损伤演化特征描述37-41
• 4.2 基于声发射信号幅值的损伤演化分析41-43
• 4.3 基于声发射信号上升时间的损伤演化分析43-49
• 4.3.1 不同分布区间上升时间的分布规律及拟合关系43-49
• 4.4 上升时间分布拟合函数系数分析49-51
• 4.5 本章小结51-53
• 第五章 损伤演化过程中典型损伤阶段临界点的判定53-69
• 5.1 NDIS-2421准则评价钢筋混凝土梁损伤演化53-56
• 5.1.1 评价准则的定义53-54
• 5.1.2 LR指标和CR指标的分析54-56
• 5.2 ISA信号强度准则评价钢筋混凝土梁损伤演化56-63
• 5.2.1 强度准则的定义56-58
• 5.2.2 ISA信号图的绘制与分析58-59
• 5.2.3 不同加载阶段SR指标与HI指标分析59-61
• 5.2.4 HI指标与钢筋应变的拟合分析61-63
• 5.3 Kurtosis指标评价钢筋混凝土梁损伤演化63-67
• 5.4 本章小结67-69
• 第六章 基于临界点划分的BP神经网络训练及损伤阶段反演69-85
• 6.1 神经网络的研究动态69-70
• 6.2 BP神经网络原理70-72
• 6.3 BP网络模型识别损伤信号的技术方案72-73
• 6.4 BP神经网络损伤信号识别模型在Matlab中的构建73-81
• 6.4.1 网络模型层数的设计73-74
• 6.4.2 网络模型的输入与输出74-77
• 6.4.3 网络模型输入与输出数据的归一化77-78
• 6.4.4 网络模型隐含层节点的设计78-79
• 6.4.5 网络模型传递函数的选取79
• 6.4.6 网络模型训练函数和学习函数的选取79-80
• 6.4.7 网络模型参数的选择80-81
• 6.5 BP网络模型识别仿真81-84
• 6.6 本章小结84-85
• 第七章 结论与探讨85-87
• 7.1 结论85-86
• 7.2 探讨86-87
• 参考文献87-94
• 致谢94-95
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况95

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