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题名混凝土钢筋锈蚀量预测的智能模型及应用
被引量：1
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作者
沈汝伟
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机构
贵州大学职业技术学院
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出处
《混凝土》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期37-39,共3页
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文摘
由于混凝土开裂后钢筋的锈蚀伴随着很多不确定性,实际工程中钢筋锈蚀程度的离散性又很大,另一方面,由于混凝土中的钢筋锈蚀机理非常复杂,影响影响因素很多,因此,采用各种计算模型很难得到钢筋锈蚀量,且与实测值误差较大。将径向基经网络技术应用于锈蚀开裂后混凝土中钢筋锈蚀量的评估,建立了评估钢筋锈蚀量的智能信息模型。最后通过实际工程检测结果验证了该方法的实际可行性,为钢筋锈蚀量的预测提供了一条新的途径。
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关键词
混凝土
径向基函数神经网络智能方法
钢筋锈蚀量
评估
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Keywords
concrete
radial basis function neural network intelligent methods
amount of steel corrosion
assessment
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分类号
TU528.01
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名船体梁爆炸损伤识别方法研究
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作者
王琪
赵鹏铎
郝宁
张磊
计晨
郭君
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机构
海军研究院
哈尔滨工程大学船舶工程学院
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出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期140-145,共6页
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文摘
针对目前在船舶爆炸损伤试验中不能有效获得船舶损伤数据,将爆炸过程中船舶船体梁总振动固有频率与爆炸损伤前完好船体总振动固有频率进行对比,建立完好船体和损伤船体多种假想损伤的固有频率数据库,采用神经网络智能方法得到频率改变特征参数与损伤参数的映射关系,对船舶结构损伤状态进行判断。以一艘1500吨级的船舶为研究对象,通过仿真计算船舶结构损伤前后各阶固有频率,基于频率改变特征参数与损伤参数的神经网络智能方法识别船舶结构损伤位置和损伤程度,损伤位置全部定位正确,损伤程度平均精度达97.91%。该方法适用于爆炸损伤条件下的船舶结构损伤识别,新颖有效。
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关键词
船舶爆炸损伤
总振动固有频率
神经网络智能方法
损伤识别
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Keywords
ship explosion damage
natural frequency of total vibration
neural network intelligent method
damage identification
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分类号
U663.2
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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