基于EMI与ANN技术的构造地震模拟实验研究

发布时间：2017-04-13 20:11

  本文关键词：基于EMI与ANN技术的构造地震模拟实验研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着压电智能材料的不断发展,对压电阻抗技术的理论及应用研究也越来越多。近年来,压电阻抗技术在各个领域的研究不断开展,但是,将压电阻抗技术应用于地震预测方面还鲜有报道,且压电阻抗技术在损伤检测方面的应用仍处于初级阶段,仅仅将损伤当成一种状态而非一个动态的过程来研究。本文从构造地震原理与压电阻抗技术基础理论着手,从理论上分析了将压电阻抗技术应用于构造地震预测的可行性,通过对构造运动中岩石受压受损状态进行实时监测来了解岩石的健康状态,从而达到地震预测的目的。随后在ANSYS中进行了岩石受力条件下的的压电仿真分析,设计制造了符合实验要求的压电阻抗传感器,进行构造地震模拟实验研究,并结合神经网络技术对岩石受载动态过程中健康状态进行定量分析,研究内容如下：1)概述了构造地震原理及现有的地震预测方法,介绍了压电材料的正逆压效应,结合压电耦合模型推导出压电耦合电阻抗与系统机械阻抗关系式,阐述了压电阻抗法用于构造地震预测的基本原理。2)介绍ANSYS中压电仿真流程,对压电陶瓷片进行静力分析及压电分析,进而模拟实验环境对粘有压电陶瓷片的岩石块受压条件下进行压电谐响应分析,研究岩石受压状态下其电阻抗的变化,并总结规律,并分别采用阻抗均方根偏差法与阻抗协方差法进行数据处理。3)设计出能够应用于构造地震模拟实验研究的压电阻抗传感器,确定模拟构造地震实验方案,制作用于实验的岩石混凝土试块,利用压电阻抗分析仪及TYB-2000型压力试验机搭建实验平台,分别对不同强度的试块、不同材料的基座、不同的贴片方式逐一展开探讨,进行数据采集,分析实验结果。4)介绍了人工神经网络技术基本理论及设计方法,分析了神经网络在岩石受载状态识别中的应用原理,作出实验学习分析流程图,并针对本文有限元分析和实验设计出能够识别岩石混凝土试块动态受压过程中受压受损状态的神经网络程序并检测其识别效果。
【关键词】：压电阻抗 构造地震 有限元 实验研究 神经网络
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P315.8
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 绪论14-24
• 1.1 课题来源和背景14
• 1.1.1 课题来源14
• 1.1.2 课题背景14
• 1.2 构造地震原理及研究现状14-17
• 1.2.1 构造地震原理14-15
• 1.2.2 地震预测研究现状15-17
• 1.3 EMI与ANN技术的研究现状17-21
• 1.3.1 EMI技术国内外现状17-20
• 1.3.2 ANN技术的应用现状20-21
• 1.4 存在的问题21-22
• 1.5 本文研究内容及结构安排22-24
• 1.5.1 本文主要研究内容22
• 1.5.2 论文的结构安排22-24
• 2 压电阻抗法基本原理24-36
• 2.1 压电材料基础理论24-28
• 2.1.1 压电材料简介24
• 2.1.2 压电效应及压电方程24-28
• 2.2 压电阻抗法损伤检测理论28-33
• 2.2.1 SMD系统的机械阻抗28-29
• 2.2.2 SMD系统的耦合电阻抗分析29-33
• 2.2.3 压电阻抗法检测岩石动态损伤原理33
• 2.3 本章小结33-36
• 3 基于EMI技术的构造地震模拟数值研究36-52
• 3.1 有限元压电分析基本原理36-38
• 3.1.1 有限元分析法的基本思想36
• 3.1.2 ANSYS压电分析36-38
• 3.2 PZT的有限元分析38-47
• 3.2.1 PZT材料参数在ANSYS中的定义38-41
• 3.2.2 PZT类型的选择41-42
• 3.2.3 PZT的静态分析42-44
• 3.2.4 PZT的压电分析44-47
• 3.3 混凝土试块的有限元分析47-50
• 3.3.1 定义材料参数及建模47-48
• 3.3.2 仿真结果分析48-50
• 3.4 本章总结50-52
• 4 基于EMI技术的构造地震模拟实验研究52-64
• 4.1 实验原理与实验方案的确定52-53
• 4.1.1 实验原理52
• 4.1.2 实验方案52-53
• 4.2 实验平台的介绍53-57
• 4.2.1 压电阻抗传感器的设计制作53-54
• 4.2.2 实验设备54-57
• 4.3 实验步骤57-59
• 4.4 实验结果与分析59-62
• 4.4.1 混凝土试块在破碎前后传感器阻抗的变化60-61
• 4.4.2 基座材料对传感器阻抗的影响61
• 4.4.3 压电陶瓷片粘贴方向对传感器阻抗的影响61-62
• 4.4.4 混凝土强度对传感器阻抗的影响62
• 4.5 本章小结62-64
• 5 神经网络在压电阻抗结构载荷检测应用基础64-74
• 5.1 结构的损伤判断方法64-66
• 5.1.1 图形观察法和健康指数归纳法64-65
• 5.1.2 神经网络处理法及其原理65-66
• 5.2 人工神经网络66-68
• 5.2.1 BP神经网络模型66-67
• 5.2.2 BP神经网络的设计流程67-68
• 5.3 BP神经网络参数设计68-70
• 5.3.1 样本数据的输入输出处理68-69
• 5.3.2 网络构建69-70
• 5.4 BP神经网络应用于岩石受压状态的研究70-72
• 5.4.1 网络的建立及训练70-71
• 5.4.2 网络验证及结果71-72
• 5.5 本章小结72-74
• 6 结论与展望74-76
• 6.1 结论74-75
• 6.2 展望75-76
• 参考文献76-80
• 致谢80-81
• 作者简介81

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