基于神经网络的建筑装饰石材智能分类研究——以天然大理石分类为例

<正>建筑装饰石材纹理自然优美,品类多样,长期被广泛应用于室内外装饰中,主要可分为天然石材和人造石材两大类。天然石材根据岩石类型、成因及石材硬度高低不同,可分为花岗岩、大理石、砂岩、板岩和青石五类。人造石材根据生产材料和制造工艺不同,可分为聚酯型人造石材、水泥型人造石材、复合型人造石材、烧结型人造石材和微晶玻璃型人造石材等;根据骨料不同,又可分为人造花岗岩、人造大理石和人造文化石等。传统的建筑装饰石材分类方法较多,依托于人工分类耗时且耗力。随着计算机硬件水平的提高,卷积神经网络也取得了飞速发展,在图像分类、语义分割、目标检测等图像识别任务中取得了巨大的成功,     

基于曲率函数的简支梁动挠度识别研究

为了实现基于应变测量的桥梁动挠度识别,本文提出了一种基于曲率函数的简支梁动挠度识别方法。其基本原理是通过安装应变传感器进行梁结构动应变测试,利用结构的应变-曲率-挠度关系来识别出动挠曲线,进而实现对梁结构动挠度的测量。为了验证提出的方法的有效性及准确性,文章进行了数值算例模拟,对环境激励及移动荷载作用下的简支梁动挠度进行了数值模拟。数值算例的结果表明,基于曲率函数识别简支梁动挠度是可行的,且具有较高的精度。     

基于应变模态的连续梁动挠度识别

为了实现基于应变测量的连续梁动挠度识别,提出了一种基于应变模态的梁结构动挠度监测方法。利用应变传感器进行应变测试获得梁的动应变数据,由动应变数据的互相关函数求出应变模态振型,利用应变-位移转换关系求出位移模态振型,再由动应变数据和应变模态振型计算出位移模态坐标,最后根据计算出的位移模态坐标叠加位移模态振型得到梁结构的实时挠曲线,从而实现对动挠度的监测。为了验证方法的有效性,对连续梁在脉冲激励及地震作用下的动挠度进行了数值模拟,并进行了简支梁力锤锤击实验。数值模拟及实验的结果表明,基于应变模态监测梁结构动挠度是可行的,且具有较高的精度。