基于小波变换的场道脱空BP神经网络预测法研究

发布时间：2017-11-08 03:02

  本文关键词：基于小波变换的场道脱空BP神经网络预测法研究

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【摘要】：场道脱空是影响机场运行安全的重要因素之一,为研究场道脱空的无损测试,提出了基于小波变换的场道脱空BP神经网络预测法。通过室内模型试验,对缩尺模拟场道施加冲击荷载并利用小波变换法对采集到的道面竖向加速度时程信号进行功率谱分析、能量谱分析及时间-尺度分析,提取了1 500组表征场道不同脱空状况的特征向量用于进行BP神经网络训练和提升预测功能,并在某机场进行了实地测试和现场取芯以验证分析方法的可靠性;结果表明,道面振动信号经小波变换处理后反映了脱空对能量信号传递的耗散作用,在脱空和半脱空区域出现了较明显的结果差异且具有一定规律性。通过室内试验训练的BP神经网络较好地预测了现场试验结果,并能识别轻微脱空引起的信号差异,验证了该方法在评价场道脱空方面的可行性和可靠性。
【作者单位】： 中国民航大学机场学院;深圳机场;
【基金】：国家自然基金面上项目(51178456) 中央高校基本科研业务费中国民航大学专项资助(312016D019) 中国民航大学青年骨干教师项目
【分类号】：V351.11
【正文快照】： 随着航空运输量的日益增长,脱空成为场道常见的病害。由于场道脱空在早期不能及时被发现,在飞机动荷载的反复作用及环境因素的影响下容易扩大场道脱空的程度,最终导致混凝土板的断裂,影响机场跑道正常安全的使用。因此,应该经常性检测在役场道以及时发现场道的脱空及范围,为采

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本文编号：1155275