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基于小波变换特征提取的桩基缺陷分类神经网络模型
来源:互联网  (转载协议)   发布日期:2011-12-16 20:26   浏览:23416专栏投稿 值班编辑:QQ281688302

1.案例描述 桩身中的缺陷大致分为两种类型:一种是结构上的缺陷,如裂纹,缩颈,断裂,扩底等;另一种是材料性质的变化引起的缺陷,如混凝土离析,夹泥,桩底松散等。这些缺陷的检测统称为桩基完整性检测 。检测桩基完整性的方法很多,一般采用无损检测方法

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1.案例描述
    桩身中的缺陷大致分为两种类型:一种是结构上的缺陷,如裂纹,缩颈,断裂,扩底等;另一种是材料性质的变化引起的缺陷,如混凝土离析,夹泥,桩底松散等。这些缺陷的检测统称为桩基完整性检测 。检测桩基完整性的方法很多,一般采用无损检测方法,例如声脉冲反射波法。该方法基于桩身中的缺陷会引起波阻抗的改变这一原理,用一手锤在桩顶激发出一声脉冲,利用安装在桩顶的加速度计接收反射波信号,从而识别缺陷出现的位置和类型。然而,当缺陷发生在桩顶或桩尖附近时,由于入射波或桩尖反射波的干扰,使得一些缺陷的识别发生困难。
   在声脉冲反射波法的基础上,通过小波变换能把非平稳信号分解到不同层次不同频带的序列,并总结出特征量与桩基缺陷类型对照表。然后,将模糊综合评判和径向基函数网络有机结合在一起,建立了基于小波变换特征提取的模糊神经网络诊断模型。分析表明,该模型除可进行信息的快速并行处理以实现映射变换之外,还具有较强的联想记忆和联想映射能力。若输入一个实际样本,网络可通过非线性映射实现缺陷的识别和诊断。

2. 基于小波变换的声脉冲信号的特征提取
试验方法:采用声脉冲反射波法,试验时使用的手锤重量为0.6kg,利用加速度计得到桩顶加速度响应曲线。
      试验桩共13根,尺寸为1.5 0.15 0.15m ,分别模拟缺陷如下:
(1)正常桩:桩身完整,无缺陷。
(2)扩底桩:桩底部形成一个扩大头,上部突出截面高的30%,两边扩大部分近一根桩厚。
(3)离析:在离析处采用低强混凝土,按C10配制。
(4)缩颈:缩颈处混凝土下凹达30%截面高。
(5)裂缝:在离桩头20cm位置,预制达30%截面高的裂缝。
(6)两扩:将扩颈处混凝土上部突起达30%截面高,缩颈处下凹达30%截面高。
(7)桩底松散:桩底松散处采用强度低的混凝土,按C10配制且振捣不够密实。

通过试验的结果进行小波分析和特征提取。

3.建模实现
本例将桩分成七类:正常、扩底、离析、缩颈、裂缝、两扩、桩底松散。神经网络模型包含6个输入单元、7个输出单元(即7类)和10个隐层单元。

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