期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于时间反演法和深度学习的GFRP锚杆杆体缺陷评估
1
作者
白逸轩
刘洋
+2 位作者
陈文超
胡南燕
吕亚菲
《金属矿山》
北大核心
2025年第8期175-183,共9页
针对玻璃纤维增强塑料(GFRP)锚杆杆体易发生剪切破坏且难以检测的问题,提出了一种基于时间反演法和深度学习的GFRP锚杆杆体缺陷评估方法,旨在实现缺陷的精准识别与定量评估。基于COMSOL数值模拟和实验室相似试验,采用时间反演法对含有...
针对玻璃纤维增强塑料(GFRP)锚杆杆体易发生剪切破坏且难以检测的问题,提出了一种基于时间反演法和深度学习的GFRP锚杆杆体缺陷评估方法,旨在实现缺陷的精准识别与定量评估。基于COMSOL数值模拟和实验室相似试验,采用时间反演法对含有不同缺陷的GFRP锚杆锚固结构进行检测,获取聚焦信号。结果表明,聚焦信号波形随杆体缺陷变化较小,信号波形重合度较高;聚焦信号幅值随杆体缺陷程度增大而减小。将试验得到的聚焦信号通过小波变换生成时频图,作为卷积神经网络(CNN)—支持向量机(SVM)模型的输入,以GFRP锚杆杆体缺陷程度作为输出,构建缺陷评估模型。模型训练结果表明,GFRP锚杆杆体缺陷的评估准确率达到100%。研究提出的方法能够实现对GFRP锚杆杆体缺陷程度的快速、准确评估,为GFRP锚杆的缺陷检测提供了重要的理论依据和技术支持。
展开更多
关键词
GFRP锚杆
杆体缺陷
时间反演法
小波变换
CNN-SVM
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于时间反演法和深度学习的GFRP锚杆杆体缺陷评估
1
作者
白逸轩
刘洋
陈文超
胡南燕
吕亚菲
机构
武汉科技大学资源与环境工程学院
清华大学合肥公共安全研究院
中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司
出处
《金属矿山》
北大核心
2025年第8期175-183,共9页
基金
深地国家科技重大专项(编号:2024ZD1003808)
国家自然科学基金项目(编号:42307237)
长江科学院开放研究基金项目(编号:CK-WV20241189/KY)。
文摘
针对玻璃纤维增强塑料(GFRP)锚杆杆体易发生剪切破坏且难以检测的问题,提出了一种基于时间反演法和深度学习的GFRP锚杆杆体缺陷评估方法,旨在实现缺陷的精准识别与定量评估。基于COMSOL数值模拟和实验室相似试验,采用时间反演法对含有不同缺陷的GFRP锚杆锚固结构进行检测,获取聚焦信号。结果表明,聚焦信号波形随杆体缺陷变化较小,信号波形重合度较高;聚焦信号幅值随杆体缺陷程度增大而减小。将试验得到的聚焦信号通过小波变换生成时频图,作为卷积神经网络(CNN)—支持向量机(SVM)模型的输入,以GFRP锚杆杆体缺陷程度作为输出,构建缺陷评估模型。模型训练结果表明,GFRP锚杆杆体缺陷的评估准确率达到100%。研究提出的方法能够实现对GFRP锚杆杆体缺陷程度的快速、准确评估,为GFRP锚杆的缺陷检测提供了重要的理论依据和技术支持。
关键词
GFRP锚杆
杆体缺陷
时间反演法
小波变换
CNN-SVM
Keywords
GFRP anchor
rod body defects
time reversal method
wavelet transform
CNN-SVM
分类号
TD350 [矿业工程—矿井建设]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间反演法和深度学习的GFRP锚杆杆体缺陷评估
白逸轩
刘洋
陈文超
胡南燕
吕亚菲
《金属矿山》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
