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摘要：本发明提供了一种基于声发射波形时频特征的混凝土应力状态识别方法，包括对混凝土试样进行单轴分级加载试验；对各级加载时的混凝土试块进行激励；采集激励器产生的波形；对波形进行去噪；对不同分级加载获得的去噪波形信号进行聚类，得到混凝土应力状态等级，并进行人工标注；对去噪波形信号进行FFT及VMD，分别获得信号的频域及时域信号，得到训练用的数据集；构建双支路DCNN，分别对波形信号的频域及时域特征进行学习，并通过全局注意力机制进行特征融合；将波形数据集输入构建好的神经网络，进行模型训练；用训练后的模型判断混凝土结构安全状态。该方法能够快速准确识别混凝土结构所对应的应力状态等级，并为结构安全评价提供支撑。
主权项：1.一种基于声发射波形时频特征的混凝土应力状态识别方法，其特征在于，依序包括步骤：S1.对混凝土试样进行单轴分级加载试验；S2.使用激励器对S1各级加载时的混凝土试块进行激励；S3.使用声发射系统采集S2中激励器产生的波形；S4.使用自适应阈值小波去噪方法对S3采集到的波形进行去噪；S5.使用DTW-K-medoids聚类方法对S4得到的不同分级加载获得的去噪波形信号进行聚类，得到混凝土应力状态等级，并进行人工标注；S6.对S5中人工标注后的去噪波形信号进行快速傅里叶变换FFT及变分模态分解VMD，分别获得频域信号及时域信号，得到训练用的数据集；S7.构建双支路DCNN神经网络，分别对波形信号的频域及时域特征进行学习，并通过全局注意力机制进行特征融合；S8.将S6中数据集输入S7中构建好的双支路DCNN神经网络，进行模型训练；S9.用S8中训练后的双支路DCNN神经网络进行混凝土应力状态识别，应用时，可识别判断出应用场景中混凝土结构安全状态。
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百度查询： 同济大学 一种基于声发射波形时频特征的混凝土应力状态识别方法
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