基于小波理論和神經網絡的樁基檢測技術.pdf

1、隨著現(xiàn)代建筑的廣泛興起，樁基越來越受建筑行業(yè)的青睞，使用的頻率越來越高。樁基是房屋、橋梁等結構物的基礎所在，是將上部結構的力傳遞給土層的媒介，樁基若受損，即使上部結構質量再好，也無濟于事。為了確保樁基的安全性、耐久性和完整性，我們需要合理并有效地方法來檢測其健康狀況，確定樁基是否有缺陷。
　　應力波反射法是目前比較實用的樁基檢測方法，已得到工程界的廣泛認可，本文在分析了現(xiàn)有方法的不足之處的同時，提出了小波理論和神經網絡技術相結合的

2、檢測分析方法。該方法集小波包分析和神經網絡兩者的優(yōu)點與一身，能有效的提取信號在時域和頻域上的有用信息，有機結合反應樁身狀態(tài)，并能處理非線性的狀態(tài)集，準確診斷樁身的缺陷種類，簡便，實用。
　　本文的主要工作如下：
　　(1)利用小波包分析對樁基動測信號(樁頂速度時程曲線)進行3層小波包分解，得到8個由低頻到高頻的頻率成分的信號特征，然后計算各系數(shù)的方差，構造一個反應信號特征的能量特征向量，以此作為神經網絡的輸入特征向量。

3、>　　(2)將得到的含有8個元素的特征向量，作為輸入值輸入到神經網絡中去，多輸入幾組數(shù)據(jù)，各種缺陷類型的樁基數(shù)據(jù)都要包含，不斷調整權值、閾值以及隱含層節(jié)點數(shù)，訓練該神經網絡，使之成為能準確判斷樁基缺陷的網絡樣本。
　　(3)將實際工程中檢測過的已知缺陷類型的樁基的速度時程曲線同樣進行小波包分析，提取出該信號的特征向量，輸入到已訓練好的神經網絡中去，將診斷出來的結果與實際的缺陷類型進行比對，印證該神經網絡的合理性與準確性，判斷本文方