基于人工神经网络的混凝土实时强度影响因素敏感性分析

准确地预测出混凝土材料在使用过程的实时强度对于正确评估结构安全性有着重要的意义。影响混凝土材料实时强度的主要因素包括龄期、环境类别、水灰比、胶凝材料用量等等。采用人工神经网络进行混凝土实时强度影响因素敏感性分析。首先,对影响混凝土实时强度的各类因素进行分析,确定敏感性因素。其次,针对龄期敏感性因素,建立两个神经网络,一个神经网络的输入变量包含龄期,另一个不包含龄期,将训练好的两个神经网络用同组数据进行测试,比较两组测试结果,以此来确定龄期因素对混凝土强度的敏感性。采用上述方法分别对环境类别、水灰比、胶凝材料用量等因素进行敏感性分析。最后,通过比较确定混凝土龄期、环境类别、水灰比为影响混凝土实时强度的敏感性因素。

激光自差探测实时成像及消除枕形误差的研究

利用ＣＯ２激光，采用自差探测的方式对运动目标通过二维扫描获取目标的强并进行随机处理，实现运动目标的强度成像。另外，提出了成像系统中二维扫描系统的枕形误差消除方法。由于采用了平均仅方法并消除了二维扫描系统的枕形误差，因此取得了满意的实验结果。