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分级加载下不同骨料粒径的混凝土声发射波速分析
1
作者
范旭红
赵金彪
+1 位作者
杨帆
李青
《混凝土》
CAS
北大核心
2024年第3期6-11,16,共7页
目前利用声发射技术对混凝土结构进行损伤定位时,采用固定表面波速进行损伤定位,没有考虑混凝土声发射信号是从混凝土内部传播出来以及混凝土材料在不同的阶段产生的损伤对声发射波速的影响,导致检测结果与实际产生一定的偏差。以3种不...
目前利用声发射技术对混凝土结构进行损伤定位时,采用固定表面波速进行损伤定位,没有考虑混凝土声发射信号是从混凝土内部传播出来以及混凝土材料在不同的阶段产生的损伤对声发射波速的影响,导致检测结果与实际产生一定的偏差。以3种不同类型的弹性波速变化将混凝土的损伤化为5个阶段。利用波速的变化结合经典材料损伤力学从而进行材料损伤的定量分析。通过试验结果分析得出:当水灰比一定时,随混凝土粗骨料粒径的增大弹性波波速呈上升的趋势,但波速上升的趋势随粒径的增大而相对减小。随着应力的增加,波速降低时,波速与应力阶段存在一定的线性关系。采用不同加载阶段波速的不同进行变波速定位,定位精度更接近实际损伤位置,可有效提高定位精度。试验得出的结果为混凝土桥梁结构无损检测提供了新的思路方向为其安全检测提供了参考价值。
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关键词
混凝土
分级加载
声发射
骨料粒径
波速
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职称材料
基于BA-Elman算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别研究
被引量：
1
2
作者
范旭红
章立栋
+2 位作者
杨帆
李青
郁董凯
《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
北大核心
2023年第3期332-341,共10页
为了准确识别预应力混凝土结构的损伤程度,制作预应力钢筋混凝土实验梁,进行三点弯曲加载实验,收集损伤全过程声发射(AE)信号.绘制声发射振铃计数与持续时间的特征参数关联分布图,以揭示梁的损伤演化过程.借鉴加卸载响应比理论进一步将...
为了准确识别预应力混凝土结构的损伤程度,制作预应力钢筋混凝土实验梁,进行三点弯曲加载实验,收集损伤全过程声发射(AE)信号.绘制声发射振铃计数与持续时间的特征参数关联分布图,以揭示梁的损伤演化过程.借鉴加卸载响应比理论进一步将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建Elman神经网络,基于Elman神经网络采用局部搜索算法,难以达到全局最优的缺点,提出用蝙蝠算法(BA)对其进行优化.设计BA-Elman神经网络模型训练识别试验梁各损伤阶段AE信号特征参数数据,准确率达到93%,相较于基础Elman神经网络准确率提高了6%左右.定型BA-Elman网络结构并识别同种工况下的其他梁AE信号,识别准确率达到92%左右.
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关键词
声发射
预应力混凝土结构
损伤识别
ELMAN神经网络
蝙蝠算法
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职称材料
题名
分级加载下不同骨料粒径的混凝土声发射波速分析
1
作者
范旭红
赵金彪
杨帆
李青
机构
江苏大学力学与土木工程学院
河南省公路
工程
局集团第二公路
工程
有限公司
出处
《混凝土》
CAS
北大核心
2024年第3期6-11,16,共7页
基金
国家自然科学基金青年项目(52108148)。
文摘
目前利用声发射技术对混凝土结构进行损伤定位时,采用固定表面波速进行损伤定位,没有考虑混凝土声发射信号是从混凝土内部传播出来以及混凝土材料在不同的阶段产生的损伤对声发射波速的影响,导致检测结果与实际产生一定的偏差。以3种不同类型的弹性波速变化将混凝土的损伤化为5个阶段。利用波速的变化结合经典材料损伤力学从而进行材料损伤的定量分析。通过试验结果分析得出:当水灰比一定时,随混凝土粗骨料粒径的增大弹性波波速呈上升的趋势,但波速上升的趋势随粒径的增大而相对减小。随着应力的增加,波速降低时,波速与应力阶段存在一定的线性关系。采用不同加载阶段波速的不同进行变波速定位,定位精度更接近实际损伤位置,可有效提高定位精度。试验得出的结果为混凝土桥梁结构无损检测提供了新的思路方向为其安全检测提供了参考价值。
关键词
混凝土
分级加载
声发射
骨料粒径
波速
Keywords
concrete
graded loading
acoustic emission
aggregate particle size
wave velocity
分类号
TU528.01 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
基于BA-Elman算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别研究
被引量：
1
2
作者
范旭红
章立栋
杨帆
李青
郁董凯
机构
江苏大学力学与土木工程学院
河南省公路
工程
局集团第二公路
工程
有限公司
中国葛洲坝集团第二
工程
有限公司
出处
《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
北大核心
2023年第3期332-341,共10页
基金
国家自然科学基金青年项目(52108148)。
文摘
为了准确识别预应力混凝土结构的损伤程度,制作预应力钢筋混凝土实验梁,进行三点弯曲加载实验,收集损伤全过程声发射(AE)信号.绘制声发射振铃计数与持续时间的特征参数关联分布图,以揭示梁的损伤演化过程.借鉴加卸载响应比理论进一步将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建Elman神经网络,基于Elman神经网络采用局部搜索算法,难以达到全局最优的缺点,提出用蝙蝠算法(BA)对其进行优化.设计BA-Elman神经网络模型训练识别试验梁各损伤阶段AE信号特征参数数据,准确率达到93%,相较于基础Elman神经网络准确率提高了6%左右.定型BA-Elman网络结构并识别同种工况下的其他梁AE信号,识别准确率达到92%左右.
关键词
声发射
预应力混凝土结构
损伤识别
ELMAN神经网络
蝙蝠算法
Keywords
acoustic emission
prestressed concrete structure
damage identification
Elman neural network
bat algorithm
分类号
TU378 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分级加载下不同骨料粒径的混凝土声发射波速分析
范旭红
赵金彪
杨帆
李青
《混凝土》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BA-Elman算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别研究
范旭红
章立栋
杨帆
李青
郁董凯
《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
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参考文献
引证文献
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