小波分析与人工神经网络结合对混凝土缺陷超声信号识别的应用

• 作者: 张立新 李慧剑 高柏峰
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 人工神经网络 超声波检测 混凝土 缺陷
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 电气与控制工程
• 页码范围: 263-267
• 页数: 5页
• 分类号: TU528.07
• 字数: 2545字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2008.03.017

摘要

混凝土缺陷的无损检测的准确率和可靠性一直不太理想.本文根据混凝土缺陷超声检测信号非稳态的特点,利用小波包变换提取反映缺陷性质的特征值,并运用神经网络模式识别技术对特征值进行缺陷识别.预制了一组具有裂缝缺陷的混凝土试件,并对其进行了检测,检测结果表明利用小波包变换与人工神经网络相结合的方法进行缺陷识别,可使缺陷位置和范围的判别获得较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李慧剑	燕山大学建筑工程与力学学院	70	340	10.0	13.0
2	高柏峰	燕山大学建筑工程与力学学院	7	56	4.0	7.0
3	张立新	燕山大学建筑工程与力学学院	1	10	1.0	1.0