基于频率下降率的刚性路面脱空自适应神经网络识别研究

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：为快速而又有效地进行无损检测(NDT)，探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经冈络算法．及刚性路面脱空识别特征参数的选取，提出以反映结构损伤位置和程度的频率下降率作为结构脱空识别的特征参数。利用有限元方法对刚性路面脱空进行数值模拟，同时采用声振法研究了刚性路面板声学特征变化的关系，分别获取训练样本数据，通过自适应神经网络对刚性路面脱空进行了识别研究。从中可以看出，采用频率下降率和自适应神经网络技术对刚性路面脱空进行缺陷识别分析具有较高的精度和可靠性。为用声学特征进行刚性路面脱空等缺陷识别提供了理论和实验依据。

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：神经网络 下降率 神经网 学术交流 网络技术 刚性路面 脱空识别 声学特征 特征参数 自适应神经网络