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混凝土缺陷智能化快速检测与定量识别技术研究
被引量：
5
1
作者
张景奎
崔德密
严卫中
《科学技术与工程》
北大核心
2016年第19期288-293,共6页
针对目前混凝土缺陷无损检测技术的不足及相关模型实验研究十分缺乏的现状,结合实际工程中混凝土结构常见的质量缺陷,制作了一系列含有不同类型、性质缺陷及无缺陷的混凝土模型试件,开展了基于先进的信号处理技术和人工智能技术的混凝...
针对目前混凝土缺陷无损检测技术的不足及相关模型实验研究十分缺乏的现状,结合实际工程中混凝土结构常见的质量缺陷,制作了一系列含有不同类型、性质缺陷及无缺陷的混凝土模型试件,开展了基于先进的信号处理技术和人工智能技术的混凝土缺陷无损检测的模型实验研究。针对冲击回波测试信号非稳态的复杂特性,应用小波变换技术有效地提取了缺陷信号的特征值;并应用极限学习机(ELM)作为分类模型,由此在理论分析和模型试验的基础上,建立了基于小波分析和极限学习机的混凝土缺陷智能化快速检测与定量分类识别系统。结果表明:该系统具有较好的分类识别性能,初步实现了对混凝土缺陷类型、性质和范围的智能化快速定量识别与评价,极大地提高了混凝土缺陷检测与评估的速度及精度。
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关键词
混凝土缺陷
无损检测
模型试验
小波分析
极限学习机
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职称材料
题名
混凝土缺陷智能化快速检测与定量识别技术研究
被引量：
5
1
作者
张景奎
崔德密
严卫中
机构
安徽省.水利部淮河水利委员会水利科学研究院
美国通用电气公司全球研发中心机器学习实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2016年第19期288-293,共6页
文摘
针对目前混凝土缺陷无损检测技术的不足及相关模型实验研究十分缺乏的现状,结合实际工程中混凝土结构常见的质量缺陷,制作了一系列含有不同类型、性质缺陷及无缺陷的混凝土模型试件,开展了基于先进的信号处理技术和人工智能技术的混凝土缺陷无损检测的模型实验研究。针对冲击回波测试信号非稳态的复杂特性,应用小波变换技术有效地提取了缺陷信号的特征值;并应用极限学习机(ELM)作为分类模型,由此在理论分析和模型试验的基础上,建立了基于小波分析和极限学习机的混凝土缺陷智能化快速检测与定量分类识别系统。结果表明:该系统具有较好的分类识别性能,初步实现了对混凝土缺陷类型、性质和范围的智能化快速定量识别与评价,极大地提高了混凝土缺陷检测与评估的速度及精度。
关键词
混凝土缺陷
无损检测
模型试验
小波分析
极限学习机
Keywords
concrete defect
nondestructive testing
model test
wavelet transform
extreme learning machine
分类号
TU641 [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
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1
混凝土缺陷智能化快速检测与定量识别技术研究
张景奎
崔德密
严卫中
《科学技术与工程》
北大核心
2016
5
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