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基于声发射和人工神经网络的混凝土损伤程度识别 总被引：1，自引：0，他引：1
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. 相似文献
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