混凝土強度無損檢測試驗及人工智能系統(tǒng)模型研究.pdf

1、隨著混凝土強度無損檢測技術(shù)的發(fā)展，回彈、超聲、后裝拔出法等單一測強手段已在工程檢測中得到應用，相應的技術(shù)規(guī)程也相繼頒布執(zhí)行。由于對測強精度要求的逐步提高，單指標測強方法已不能滿足工程需要，這就使綜合法測強曲線的建立顯得尤為重要。由于采用規(guī)程推薦的統(tǒng)一曲線受地方材料和各地施工水平差異等因素影響存在較大的誤差，因此建立地區(qū)無損測強曲線是提高無損測強精度的主要措施。本文采用張家口地區(qū)常用的地方材料，對C15、C20、C25、C30、C35、C

2、40六種常用不同強度等級的混凝土標養(yǎng)試件，進行28d、42d及56d三個齡期的超聲、回彈及后裝拔出無損檢測試驗，并同時進行混凝土破損測強。在此基礎上用數(shù)理統(tǒng)計方法對試驗數(shù)據(jù)進行回歸分析，建立回彈-超聲、超聲-拔出、回彈-拔出、回彈-超聲-拔出綜合法測強曲線和相關公式。并利用自然養(yǎng)護混凝土試件無損檢測試驗結(jié)果對回歸公式進行修正。經(jīng)實驗和部分工程實踐驗證，本文所建立的綜合測強曲線相關性較好、誤差較小。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是理論化的人腦神經(jīng)

3、網(wǎng)絡的數(shù)學模型，是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)復雜的邏輯操作和非線性關系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡對于難以建立精確的數(shù)學模型而又易于收集學習樣本的問題非常適合。 影響混凝土強度無損檢測的因素較多，具有許多不確定性，用一種確定的表達式來描述存在困難，鑒于此，本文作者提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的混凝土強度無損檢測綜合法評定研究。 探索并應用了神經(jīng)網(wǎng)絡的一些改進算法，其中包括附加沖量法，自適應學習算法及S型