浅谈基于小波神经网络的锚杆锚固质量分析

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1、中国科学院武汉岩土力学研究所硕士学位论文基于小波神经网络的锚杆锚固质量分析姓名：岳向红申请学位级别：硕士专业：岩土工程指导教师：刘明贵20050601箍要本文采焉瑾谂分轿、数值模撅帮瑗场涌试辐结合静方法，对镶秆的现场测试信号和数值模拟锚枵动测馈号进行了研究，并与小波分板秘神经蹦络技术相结会，实现了对锚秆锚固质量智能化分类的目的，得刹以下研究成果：(1)黻痤力波瑾谂兔蒸破，采焉数篷搂攘熬方法，对赫狰耱载终翔下应力渡在锚杼锚固体系中的传播规律进行了研究，并簧重撵讨了锚杆外鼹段长发和锚阐砂浆强度对锚秆顶部脯点动态响应的影响。

2、(2>瑷行有关技术魏范圭簧竣注浆密实疫爻镶枵施工震量静控裁指标，将注浆密实度质量状况按I、Il、III、Iv四个簿级进杼划分，通过对数馒模拟謦Ⅱ现场实狈4的四个质量等级锚秆动测曲线的对比，发现取得了较好的一致，表明本文所采用的模型、镶秆镶国体系等效参数静确定及数蓬努辑豹缀聚楚霹嚣静，对鬟蠢镭抒笼损稳测的水平有所裨益。(3)基于小波变换的时频局部化特性及人工神经网络的非线性映射特性，将小滚交换秘久工神经弼络熬往点缀舍莛来；获锚莳动溅信号，j、波交换静分差中摄取特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，进而实现锚

3、杼锚匿壤量等级的智能化分类，数值模拟试验显示了该方法的合理性。(4)在◇)蘩确—￡遴行了魏场试簸磺究，结栗表弱谰练成功戆神经瞬络可以捧为智能分类器对锚枵锚豳质量等级进行智能化分类。关键饲：锚秆检测应力波数值模拟质量等级小波分析神经网络AnalysisofBolt'sAnchoringQualityBasedonWaveletNeuraINetworkYueXhnghongDirectedbyProLLiuMingguiAbstract融meansoftheoreticalandexperhueutalstudy,com

4、bingwithnumericalsimulationmethod，signalsofin-situtestandnumericalsimulationaboutdynamictestofboltswithaleresearched，Meanwhile,artifieialneuralnetworktechniqueandwaveletanalysisareadopted，theresultsofnumericalsimulationandactualsign砖analysisshowthatthisapproachc

5、allbeusedtoclassifytheanchoringqualityofboltintelligentlyaccordingthesignal+Followingconclusionsaredrawn：(1)BasedOilthestresswavetheory,thepropagatingprocessofStresswaveunderimpulseloadinboltsarestudiedbynumericalsimulationmethod．Theeffectofthelengthofbolt'sbare

6、-segmentandtheintensionofsand-寥髓琢Onthedynamicresponsesignalofboltsalediscussedindetail+国ThepresenttechnicalcriterionclassifytheanchoringqualityofboltsintoI、11、{ll、WgradebasedOnthesatiationproportionofsand-plasm+ThroughcomparisonofthesimulatedChiVesandtheactualCU

7、IVCS，thecoherencebetweenthemwasgained．Consequently,themodels，theparametersofboltanchoringsystemandtheresultsofnumericalsimulation掇thispaperareprovedtobecorrectanditwillbehelpfulinincreasingtheaccuracyofnon—destructivetestofboll(3)Wavelettransfomlhasagoodlocaliza

8、tioncharacterbothintime-domainandfrequency-domain，andneuralnetworkhasagoodproperty“ofnonlinearmapping·Therefore，ananalyticmethodofdynamictestingsignalscombingwithadva