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利用人工神经网络和无损检测技术对预埋钢筋周围混凝土进行裂缝检测( Using artificial neural network and non-destructive test for crack detection in concrete surrounding the embedded steel reinforcement )
Muhammad Saleem Hector Gutierrez artificial neural network crack detection incremental loading interfacial cracking micro-crack ultrasonic pulse velocity test
钢筋与混凝土的粘结是结构设计及其性能评价的关键方面之一。以往的研究工作主要集中在了解钢筋锈蚀引起的粘结破坏上，但目前还没有一种无损检测钢筋锈蚀后粘结状态的方法。在这方面，本文的实验研究工作详细介绍了一种利用超声脉冲速度检测来估计钢筋混凝土周围裂缝状况的无损检测方法。此外，由于混凝土界面应力分布的非线性和复杂性，为了避免建立预测开裂模型时的简化假设，提出了一种多层前馈反向传播感知器人工神经网络(ANN)。利用人工神经网络预测裂缝宽度，并对影响粘结劣化的各种因素进行敏感性分析。预测值与实验值之间达到了较高的精度，R2为0.97，并突出了影响最大的参数。
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