Page 44 - 无损检测2023年第三期

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基于压电阻抗法的带裂缝木梁损伤检测

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图10 神经网络的训练过程
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表4 神经网络识别木梁损伤位置时的测试结果
[ 5 ] DU G F , HUO L S , KONG Q Z , etal.Dama g e

测试样本 目标输出 网络输出 detection of p i p eline multi p le cracks usin g

( 0.999908507979101 , p iezoceramic transducers [ J ] . Journal of

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Ex p erimentalstud yondama g edetectionintimber

s p ecimensbasedonanelectromechanicalim p edance
4 结论 techni q ueandRMSD-basedmahalanobisdistance [ J ] .

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( 1 )压电阻抗对木梁局部损伤比较敏感, 木梁 [ 12 ] 胡显燕. 基于压电阻抗技术的板结构损伤识别研究

出现裂缝损伤后, 压电阻抗曲线峰值对应频率略微
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减小。 [ 13 ] 郝佳佳. 基于压电阻抗技术和神经网络的空间结构螺

( 2 )损伤指数可以有效评估损伤的程度; 当损 栓球节点连接损伤识别方法研究[ D ] . 青岛: 青岛理
伤位置不变时, 损伤指数随损伤程度的增大而增大; 工大学, 2018.
当损伤程度一定时, 其随损伤位置和 PZT 贴片之间 [ 14 ] 陈刚, 许雨心, 张大朋, 等. 基于压电阻抗技术的导管
距离的增大而减小; PZT 贴片与损伤位置距离越 架平台的典型节点损伤检测试验研究[ J ] . 应用力学
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小, 损伤指数变化越敏感。
[ 15 ] 刘晓娜, 毛安, 王卫滨, 等. 木构件内部裂缝损伤与2D

( 3 )采用 BP神经网络技术可以实现对带裂缝
应力波图像相关性研究[ J ] . 林产工业, 2015 , 42 ( 9 ):
木梁损伤位置的识别及量化归类, 可为工程实际的
20-25.
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2023年 第45卷 第3期
无损检测