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基于小波分析和神经网络的桩身缺陷诊断

蔡棋瑛  
【摘要】: 随着桩基的大量应用,桩基质量带来的工程问题越来越多,这使得对桩基完整性 进行检测日益重要。本文在探讨现有分析方法不足的基础上,提出了基于小波分析和 神经网络的桩身缺陷诊断方法。该法能有效提取动测信号在时域和频域上的信息,综 合给出反映桩身缺陷情况的特征,从而能对桩基质量进行可靠的诊断。 本文的主要研究内容包括: 1.利用多分辨率分析和神经网络诊断桩身缺陷类型:通过多分辨率分析提取桩基 低应变动测信号功率谱密度的低频系数,作为输入神经网络的主要特征参数。 将桩身缺陷类型分为五类,采用改进型BP网络对模型桩样本进行学习。达到 一定精度后即可对未学习过的样本进行诊断。 2.利用小波包分析和神经网络诊断桩身缺陷类型:对由低应变反射波法得到的桩 顶速度时域信号进行三层小波包全分解,得到八个低频和高频系数。计算各系 数的方差,提取表征能量的特征参数并输入到BP神经网络中。采用模型桩样 本按前述方法对五种桩身缺陷类型进行学习和诊断。 3.利用小波变换后的极大值诊断桩身缺陷位置:由于小波变换不能直接检测信号 方差的突变点,为此先求待诊断信号的小波变换,再与正常信号的小波变换作 比较,构造一残差。利用小波变换后的系数具有模极大值的性质,对残差进行 多尺度分解,在极值图上可得信号的突变点位置,进而求得桩身的缺陷位置。 4.利用小波包分析和神经网络诊断桩身缺陷的缺损程度:利用反映桩身截面变化 的β因子,将桩身缺损程度定性地分为五类。按前述诊断桩身缺陷类型的方法, 对模型桩样本进行学习和诊断。 工程应用实例的结果表明,本文提出的方法具有一定的精度,可提高桩基低应变 动力检测结果的可靠度,将为相关部门提供有益的辅助决策。


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