基于声发射和人工神经网络的混凝土损伤程度识别

发布时间：2018-03-31 00:31

  本文选题：混凝土　切入点：声发射　出处：《建筑材料学报》2014年04期

【摘要】：采用人工神经网络技术对混凝土损伤过程中所伴生的声发射信号进行识别,可实现对混凝土损伤程度的识别.首先建立人工神经网络模型,并在标准工况下采集混凝土损伤声发射信号;然后根据加载曲线将采集到的声发射信号分为3类(分别对应混凝土的3个损伤阶段:轻度损伤阶段、中度损伤阶段和严重损伤阶段),并将这3类信号作为标准工况数据输入到神经网络学习模块中进行训练,得到混凝土损伤程度识别系统;最后将相同工况下所采集的混凝土声发射信号输入到系统中,即可识别混凝土的损伤程度.实测结果表明,识别准确率可达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%.
【作者单位】： 河海大学土木与交通学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51009058) 中国博士后科学基金面上项目(2011M501160)
【分类号】：TU528

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本文编号：1688368