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基于能量比率与GWO-SVM的钢管混凝土脱空敲击力检测方法 

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申请/专利权人:广西大学

摘要:基于能量比率与GWO‑SVM的钢管混凝土脱空敲击力检测方法的步骤为:1、制备非脱空钢管混凝土构件和多个不同高度脱空缺陷的脱空钢管混凝土构件,并在每个脱空钢管混凝土构件外部均设置敲击测点;2、分别多次敲击非脱空钢管混凝土构件和每个脱空钢管混凝土构件的敲击测点,分别获取非脱空钢管混凝土构件和每个敲击测点多次敲击的原始敲击力脉冲信号;3、提取每个原始敲击力脉冲信号的能量比率值特征,获得特征数据集;4、将获得的特征数据集划分为训练集和测试集,训练集通过灰狼算法优化支持向量机训练脱空分类模型,测试集测试已训练好的模型对脱空分类的准确性。本发明能有效提高分类模型鲁棒性和避免声振信号对噪音的鲁棒性缺乏,简化了检测设备。

主权项:1.基于能量比率与GWO-SVM的钢管混凝土脱空敲击力检测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,制备非脱空钢管混凝土构件和多个不同高度脱空缺陷的脱空钢管混凝土构件,并在每个脱空钢管混凝土构件外部均分别设置敲击测点;步骤2,分别多次敲击步骤1的非脱空钢管混凝土构件和每个脱空钢管混凝土构件的敲击测点,分别获取非脱空钢管混凝土构件和每个敲击测点多次敲击的原始敲击力脉冲信号;步骤3,提取步骤2的每个原始敲击力脉冲信号的能量比率值特征,获得特征数据集;所述能量比率值特征的提取方法包括如下步骤:步骤3-1:将步骤2采集的原始敲击力脉冲信号进行离散傅里叶变换;所述的离散傅里叶变换的公式为: 式1中,Xsω表示离散傅里叶变换后的敲击力脉冲信号;xn表示原始敲击力脉冲信号;ω表示频率;n表示第n个采样点;Ts表示采样点时间间隔;步骤3-2:求解原始敲击力脉冲信号经离散傅里叶变换后的能量谱密度值ESD;所述的能量谱密度值ESD的计算公式为:ESD=|Xsω22步骤3-3:将能量谱密度值取对数计算作为能量谱曲线幅值,给出能量谱曲线;步骤3-4:将能量谱曲线在选定的频率区间上划分为N个子区间,并计算每个子区间的能量积分,所述每个子区间的能量积分的计算公式为: 式3中,a和b分别表示是所求能量积分区间的上下限频率;步骤3-5:记第一个子区间的能量积分为A,其余子区间的能量积分为Bi,i=1,2,...,N-1,计算能量比率值ER,所述能量比率值的计算公式为: 式4中,ER表示能量比率值;Bi表示余子区间的能量积分;步骤4,将步骤3获得的特征数据集划分为训练集和测试集,训练集通过灰狼算法优化支持向量机训练脱空分类模型,测试集测试已训练好的脱空分类模型对脱空分类的准确性,所述训练集通过灰狼算法优化支持向量机训练脱空分类模型的方法,包括如下步骤:步骤4-1,输入训练集和测试集后初始化灰狼种群位置;步骤4-2,定义灰狼算法优化支持向量机适应度函数,并初始化支持向量机参数C和gamma;步骤4-3,计算狼群个体的适应度值并将适应度值最大的前三位从大到小分别记为α、β、δ;步骤4-4,通过α、β、δ的位置更新其余狼群个体的位置;所述α、β、δ的位置更新其余狼群个体位置的公式如下: 式6中,X1、X2、X3分别为α、β、δ狼的位置,Dα、Dβ、Dδ分别为猎物与α、β、δ狼之间的距离;步骤4-5,判断是否达到最大迭代次数,若已达到最大迭代次数,则停止搜索,返回α狼的位置,将α狼的位置值分别赋值给支持向量机参数C和gamma,得到支持向量机经优化后的参数C和gamma,输出已训练好的脱空分类模型;否则,返回步骤4-3继续执行。

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