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基于BP神经网络的超声-回弹-钻芯综合测强法
  • ISSN号:1673-2049
  • 期刊名称:《建筑科学与工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TU528[建筑科学—建筑技术科学]
  • 作者机构:[1]南京栖霞建设股份有限公司,江苏南京210037, [2]中国中铁六局集团有限公司,北京100036, [3]东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室,江苏南京210096
  • 相关基金:基金项目:国家杰出青年科学基金项目(50608017)
中文摘要:

对超声-回弹综合法和钻芯法检测结构混凝土强度的原理、优点及其局限性进行了对比分析,阐述了将超声-回弹综合法和钻芯取样技术进行联合测强对于大体积混凝土强度检测的重要意义。在此基础上将BP神经网络技术引入到超声-回弹-钻芯综合法中,用以确定最优钻芯数量,并将所得结果与传统基于数理统计理论的分析结果进行了比较。结果表明:超声-回弹-钻芯综合法费用合理、损伤较小,与BP神经网络技术结合后进一步提高了其分析精度,可在各类大体积混凝土工程结构的强度检测中推广应用。

英文摘要:

Comparison analyses were conducted on the principles, excellences and limitations of ultrasonic rebound synthetic method and core-drilling technique for strength testing of large-scale concrete structures, and the significance of (URCDSM) on large-scale concrete streng ultrasonic-rebound and core-drilling synthetic method th testing was pointed out. The BP neural network technology was then introduced and was used to determine the optimal core-drilling number in the URCDSM. The results from calculation were compared with results from statistic methods Results show that the proposed URCDSM has low expenses and little damage, and the BP neural network technology can further increase the analysis accuracy, so the method can be popularized in large-scale concrete structures.

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期刊信息
  • 《建筑科学与工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:长安大学 中国土木工程学会
  • 主编:周绪红
  • 地址:西安市二环路中段长安大学
  • 邮编:710061
  • 邮箱:jzxb@chd.edu.cn
  • 电话:029-82334397
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-2049
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1442/TU
  • 邮发代号:52-140
  • 获奖情况:
  • 2006年首届中国高校特色科技期刊,2008年中国精品科技期刊,2009年中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2010年陕西省精品科技期刊,2011年中国精品科技期刊,2011年入选中文核心期刊要目总览
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3877