天津大学学报
天津大學學報
천진대학학보
JOURNAL OF TIANJIN UNIVERSITY SCIENCE AND TECHNOLOGY
2008年
9期
1120-1123
,共4页
李张明%练继建%王生民%曹海斌
李張明%練繼建%王生民%曹海斌
리장명%련계건%왕생민%조해빈
锚杆%分形维数%小波分析%神经网络%密实度%无损检测
錨桿%分形維數%小波分析%神經網絡%密實度%無損檢測
묘간%분형유수%소파분석%신경망락%밀실도%무손검측
笔者将分形维数的分析方法引入锚固系统的无损检测中,指出分形维数的大小是反射渡在该小波分解频段能量大小的量度.在研究锚固系统无损检测反射波小渡分解分形维数特征向量的基础上,确定了以锚杆反射波的原波维数、原波平均波幅以及小波包分解维数的8个波形分形维数共10个数值作为输入参数,以锚杆注浆密实度为输出参数的非线性BP神经网络预测模型.对三峡工程右岸地下电站试验锚杆进行训练,验证了锚杆密实度BP神经网络预测模型的合理性和可靠性.
筆者將分形維數的分析方法引入錨固繫統的無損檢測中,指齣分形維數的大小是反射渡在該小波分解頻段能量大小的量度.在研究錨固繫統無損檢測反射波小渡分解分形維數特徵嚮量的基礎上,確定瞭以錨桿反射波的原波維數、原波平均波幅以及小波包分解維數的8箇波形分形維數共10箇數值作為輸入參數,以錨桿註漿密實度為輸齣參數的非線性BP神經網絡預測模型.對三峽工程右岸地下電站試驗錨桿進行訓練,驗證瞭錨桿密實度BP神經網絡預測模型的閤理性和可靠性.
필자장분형유수적분석방법인입묘고계통적무손검측중,지출분형유수적대소시반사도재해소파분해빈단능량대소적량도.재연구묘고계통무손검측반사파소도분해분형유수특정향량적기출상,학정료이묘간반사파적원파유수、원파평균파폭이급소파포분해유수적8개파형분형유수공10개수치작위수입삼수,이묘간주장밀실도위수출삼수적비선성BP신경망락예측모형.대삼협공정우안지하전참시험묘간진행훈련,험증료묘간밀실도BP신경망락예측모형적합이성화가고성.
