刚性路面脱空声识别集成神经网络方法

基于集成神经网络对刚性路面脱空声的识别与分类能力,用简单的敲击法获取了刚性路面的声响应信号,通过对声信号的频域特征提取,应用集成神经网络对刚性路面脱空状况进行了识别.实验表明所给出的特征提取方法和集成神经网络模型是解决刚性路面脱空识别的一条较为有效途径.     

集成神经网络信息融合技术在刚性路面脱空识别中的应用

基于集成神经网络对刚性路面脱空声的识别与分类能力,用简单的敲击法获取了刚性路面的声响应信号,通过对声信号的频域特征提取,应用集成神经网络对刚性路面脱空状况进行识别。实验表明:所给出的特征提取方法和集成神经网络模型是解决刚性路面脱空识别的一条较为有效的途径。     

基于频率下降率的刚性路面脱空自适应神经网络识别研究

为快速而又有效地进行无损检测(NDT)，探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经冈络算法．及刚性路面脱空识别特征参数的选取，提出以反映结构损伤位置和程度的频率下降率作为结构脱空识别的特征参数。利用有限元方法对刚性路面脱空进行数值模拟，同时采用声振法研究了刚性路面板声学特征变化的关系，分别获取训练样本数据，通过自适应神经网络对刚性路面脱空进行了识别研究。从中可以看出，采用频率下降率和自适应神经网络技术对刚性路面脱空进行缺陷识别分析具有较高的精度和可靠性。为用声学特征进行刚性路面脱空等缺陷识别提供了理论和实验依据。     

模糊控制理论及音谱分析技术在刚性路面脱空识别中的应用

介绍一种利用模糊控制理论及音谱分析技术对刚性路面进行脱空识别的方法。通过声振法采集及分析声音信号．可以准确地判定刚性路面地基接触情况。     

基于傅立叶变换和奇异值分解的路面脱空判定

声振法检测水泥混凝土路面脱空所采集的是声振信号,可用频谱图分析,采用奇异值分解可有效地提取特征矢量,并将特征矢量送入神经网络进行模式识别。分析结果表明,能在车辆噪声干扰下有效地识别水泥混凝土路面板下地基的脱空情况,为检测路面板下地基脱空的方法提供了理论依据。     

刚性路面脱空尺寸对探地雷达反射信号影响分析

根据雷达电磁波在路面结构中的传播特性,建立了雷达电磁波在脱空刚性路面结构层中的传播模型,并基于此模型模拟了矩形、十字形及圆形脱空形态下雷达电磁波的反射信号,研究了脱空尺寸对雷达反射信号的影响。结果表明:脱空水平尺寸主要影响脱空上下界面反射波幅的大小,竖向尺寸主要影响脱空下界面反射波峰出现的时延。研究成果探索了探地雷达识别刚性路面板下脱空大小的可行性,也为实际应用提供了重要的技术支持。     

基于ABAQUS的水泥路面脱空形态神经网络识别方法

为了能够准确识别板底脱空形态,并给出注浆工程量的计算依据,提出一种基于ABAQUS的神经网络方法。利用ABAQUS有限元软件模拟不同脱空形态路面板在荷载激励下的声学信号并提取声学特征值;通过BP神经网络构建多指标声学特征与脱空形态指标的关系模型;由实测声学信号提取脱空区域的多指标声学特征值,并进行路面板底脱空形态指标的预测。结果表明,建立的神经网络模型能够比较准确地识别板底脱空形态指标,可以为水泥混凝土路面板底脱空处治工程量的预测提供有效手段和依据。     

声振法对刚性路面板脱空状况检测应用的研究

采用声振法研究混凝土路面板脱空与声学特征变化的关系,利用有限元方法分析有、无脱空混凝土路面板的振动频率。通过声振法检测,得出脱空的范围与声学特征参数有很好的相关性。以某一脱空路面为例,通过计算分析,提出以反映路面脱空位置和程度的固有频率和频率下降率的组合参数来识别路面的脱空面积大小和位置,为用声学特征进行混凝土路面脱空等缺陷无损检测提供理论和实验依据。该法速度快、精度高,便于实际应用。     

基于FWD检测数据确定刚性路面板脱空范围

对于Winkler地基上的混凝土板,利用Ansys建立了落锤式弯沉仪(FWD)荷载作用下刚性路面的分析模型.在不同的工况作用下,计算脱空刚性路面板表面的挠度,根据路面弯沉值的变化趋势,得出了刚性路面弯沉盆形状系数βi的变化规律,研究对刚性路面结构在FWD荷载作用下确定脱空范围具有一定的理论意义和工程应用价值.     

公路工程瞬态锤击检测技术

为了实现刚性路面板脱空和路基压实质量的快速无损检测,提出了以瞬态锤击为特色的动态检测技术.简述了瞬态锤击检测技术原理,给出了瞬态振动信号的分析处理方法;针对瑞雷波相速度测试结果,借鉴物探中剥层法反演了路基剪切波速剖面;建立了4种路基土密度与剪切波速的数学模型,给出了剪切波法确定路基压实度的公式,从而实现了对路基压实度的波动检测;结合刚性路面的模态分析和模型试验结果,对路面瞬态振动信号进行了频谱分析,从而获得了路面板脱空状况信息.结果表明:路面板脱空严重时,其振动基频一般低于50 Hz,对于支承良好的路面板,其振动基频通常大于200 Hz.