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.     

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。     

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.     

声振法检测水泥混凝土路面板纵缝脱空试验与数值仿真分析

为了研究声振法检测水泥混凝土路面板纵缝脱空动力响应,针对水泥混凝土路面板纵缝脱空,采用室内缩尺试验和数值仿真结合的方法,通过传感器采集和分析室内试验中水泥混凝土路面板的应变和振动加速度。同时,结合试验情况建立水泥混凝土路面板纵缝脱空有限元模型,对路面板进行数值仿真分析,并与试验解进行了对比。结果表明:随着水泥混凝土路面板纵缝脱空面积的增大,路面板最大振幅对应的频率逐渐降低,振动时间逐渐延长,板的振动加速度和应变逐渐增大,其中板底应变大于板顶应变,且不同落锤高度也对试验结果有一定影响;纵缝脱空水泥混凝土路面板的最大振动加速度、应变和振动时间明显大于非脱空水泥混凝土路面板,而最大振幅对应的频率小于非脱空路面板;纵缝脱空试验解与数值解对比表明数值解是可行的,二者可以互相验证。     

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。     

地震波法检测水泥混凝土路面板脱空影响因素研究

为了研究地震波法检测水泥混凝土路面板脱空动力响应影响因素，基于水泥混凝土路面板角隅脱空试验，采用室内地震波法检测缩尺试件的试验方法，得出水泥混凝土路面角隅脱空路面板在含水和不含水不同振动参数状态下应变值的变化情况，分别对比不同角隅脱空面积的试验数据和不同锤击高度的试验数据，发现随着水泥混凝土路面板角隅脱空面积的增大，脱空区域的应变值也会随之增大；对于不同锤击高度的试验数据分析发现随着锤击高度的增大，对应脱空区域的应变值也会增大。另外，针对含水状态的分析，发现含水状态下脱空区域的应变值明显大于不含水状态下的应变值。     

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。     

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。     

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。