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基于多层次卷积神经网络的具体缺陷定位.

Yameng Wang1, Lihua Wang1, Wenjing Ye1

  • 1School of Aerospace Engineering and Applied Mechanics, Tongji University, Shanghai 200092, China.

Materials (Basel, Switzerland)
|August 10, 2024
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

这项研究引入了多层卷积神经网络 (CNN) 配套阵列超声波测试 (AUT),以准确地定位混凝土结构中的缺陷. 改进的方法提高了缺陷检测的准确性和效率,为结构健康监测提供了强大的解决方案.

关键词:
阵列超声波测试测试 阵列超声波测试混凝土结构 混凝土结构 结构卷积神经网络是一种卷积神经网络.缺陷定位 缺陷定位

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科学领域:

  • 土木工程 土木工程是指土木工程.
  • 材料科学 材料科学 材料科学
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 混凝土结构容易出现设计,施工和环境因素造成的缺陷.
  • 准确的缺陷检测对于结构完整性和安全至关重要.
  • 传统的方法与复杂的结构和隐藏的缺陷作斗争.

研究的目的:

  • 提出一种用于识别和定位混凝土结构中孔缺陷的新方法.
  • 与传统方法相比,提高缺陷检测的准确性和效率.
  • 开发一种自动解释超声波信号以定位缺陷的系统.

主要方法:

  • 利用阵列超声波测试 (AUT) 来收集来自混凝土结构的超声波信号.
  • 采用多层卷积神经网络 (CNN) 进行渐进的缺陷定位.
  • 模拟AUT检测使用COMSOL-Multiphysics生成广泛的训练数据.

主要成果:

  • 拟议的多层CNN-AUT方法实现了95.27%的缺陷定位精度,比传统CNN的85.38%有所改善.
  • 证明了计算时间的减少,表明运营效率的提高.
  • 通过实验测试验证了在识别噪音超声波信号方面强大的稳定性.

结论:

  • 多层CNN-AUT方法为混凝土缺陷检测提供了高度准确和高效的解决方案.
  • 这种方法有效地解决了传统技术的局限性,特别是复杂或隐藏的缺陷.
  • 这些发现为未来的结构健康监测和非破坏性测试提供了宝贵的参考.