基于小波神经网络的锚杆锚固质量分析

• 作者: 刘明贵 岳向红
• 来源期刊: 岩石力学与工程学报
• 学科: 数学
• 关键词: 数值分析 敲击-回波法 小波分析 神经网络 锚固质量
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: O241
• 字数: 3306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6915.2006.01.014

摘要

敲击-回波法正广泛应用于锚杆锚固质量的无损检测中,该方法中存在诸多的影响因素,因此很难直接根据实测的时程曲线对锚杆锚固质量进行准确的人工判读.首先,将小波分析和人工神经网络结合起来,采用数值模拟得到锚杆外端部的动态响应并进行小波分析,从各分量中提取特征向量;然后,将这些特征向量输入人工神经网络进行训练.分析结果表明,训练后的神经网络能根据实测信号的特征向量对锚杆锚固质量进行智能化分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘明贵	中国科学院武汉岩土力学研究所	43	747	15.0	26.0
2	岳向红	中国科学院武汉岩土力学研究所	10	184	7.0	10.0