【摘 要】
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本课题结合实际工程中混凝土常见的缺陷特征,设计制作了含有不同类型缺陷的模型试件,在理论分析和模型试验的基础上,开展了基于先进的信号处理技术和人工智能技术的冲击回波法检测混凝土缺陷的研究.基于MATLAB程序平台,应用小波变换技术有效地提取缺陷信号的特征值,采用极限学习机(ELM)作为分类模型,对检测信号进行分析,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定量识别与评价系统.试验结果表明:
【机 构】
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水利部淮河水利委员会水利科学研究院,安徽蚌埠 233000
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本课题结合实际工程中混凝土常见的缺陷特征,设计制作了含有不同类型缺陷的模型试件,在理论分析和模型试验的基础上,开展了基于先进的信号处理技术和人工智能技术的冲击回波法检测混凝土缺陷的研究.基于MATLAB程序平台,应用小波变换技术有效地提取缺陷信号的特征值,采用极限学习机(ELM)作为分类模型,对检测信号进行分析,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定量识别与评价系统.试验结果表明: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,进一步提升了混凝土缺陷无损检测技术创新与应用水平.
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