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基于1D-CNN的混凝土内部缺陷超声信号的智能识别
被引量：
1
1
作者
汪隆臻
葛维
+6 位作者
赵骞
李坚林
刘常鸿
黄伟民
缪春辉
张洁
宋雷
《混凝土》
CAS
北大核心
2024年第5期75-81,共7页
混凝土内部是否存在缺陷对混凝土工程的安全起着决定性作用。超声无损检测技术是应用最广泛的一种混凝土内部缺陷无损检测技术,依靠工程检测和传统的缺陷识别方法难以满足对混凝土内部缺陷的判别。本研究提出一种一维卷积神经网络模型,...
混凝土内部是否存在缺陷对混凝土工程的安全起着决定性作用。超声无损检测技术是应用最广泛的一种混凝土内部缺陷无损检测技术,依靠工程检测和传统的缺陷识别方法难以满足对混凝土内部缺陷的判别。本研究提出一种一维卷积神经网络模型,基于不同混凝土缺陷的有限元仿真数据库,直接将原始超声信号输入模型中,并且通过添加高斯白噪声来验证一维卷积神经网络模型的准确性和鲁棒性。再通过物理试验验证该模型的识别效果,该模型的识别准确率达到83%以上,且优于其他机器学习模型,验证了该模型对混凝土内部缺陷智能识别的有效性。
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关键词
混凝土内部缺陷
超声信号
卷积神经网络
智能识别
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职称材料
题名
基于1D-CNN的混凝土内部缺陷超声信号的智能识别
被引量：
1
1
作者
汪隆臻
葛维
赵骞
李坚林
刘常鸿
黄伟民
缪春辉
张洁
宋雷
机构
国网
安徽省
电力
有限
公司
马鞍山供电
公司
深地科学与工程云龙湖实验室
国网
安徽省
电力
有限
公司
电力
科学研究院
国网安徽省电力有限责任公司
中国矿业大学力学与土木工程学院深部岩土力学与地下工程重点实验室
出处
《混凝土》
CAS
北大核心
2024年第5期75-81,共7页
基金
江苏省重点研发计划项目(BE2022709)
国家自然科学基金(41974164)。
文摘
混凝土内部是否存在缺陷对混凝土工程的安全起着决定性作用。超声无损检测技术是应用最广泛的一种混凝土内部缺陷无损检测技术,依靠工程检测和传统的缺陷识别方法难以满足对混凝土内部缺陷的判别。本研究提出一种一维卷积神经网络模型,基于不同混凝土缺陷的有限元仿真数据库,直接将原始超声信号输入模型中,并且通过添加高斯白噪声来验证一维卷积神经网络模型的准确性和鲁棒性。再通过物理试验验证该模型的识别效果,该模型的识别准确率达到83%以上,且优于其他机器学习模型,验证了该模型对混凝土内部缺陷智能识别的有效性。
关键词
混凝土内部缺陷
超声信号
卷积神经网络
智能识别
Keywords
internal concrete defects
ultrasonic signals
convolutional neural networks
intelligent recognition
分类号
TU528.07 [建筑科学—建筑技术科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于1D-CNN的混凝土内部缺陷超声信号的智能识别
汪隆臻
葛维
赵骞
李坚林
刘常鸿
黄伟民
缪春辉
张洁
宋雷
《混凝土》
CAS
北大核心
2024
1
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