混凝土钢筋锈蚀量预测的智能模型及应用

由于混凝土开裂后钢筋的锈蚀伴随着很多不确定性,实际工程中钢筋锈蚀程度的离散性又很大,另一方面,由于混凝土中的钢筋锈蚀机理非常复杂,影响影响因素很多,因此,采用各种计算模型很难得到钢筋锈蚀量,且与实测值误差较大。将径向基经网络技术应用于锈蚀开裂后混凝土中钢筋锈蚀量的评估,建立了评估钢筋锈蚀量的智能信息模型。最后通过实际工程检测结果验证了该方法的实际可行性,为钢筋锈蚀量的预测提供了一条新的途径。

航空发动机转子故障特征提取方法研究

航空发动机的转子系统扮演着重要的角色,如果在运行过程中出现预期之外的故障会造成严重的后果。为了预防这类事件,采用转子的振动信号作为目标信号,对振动信号进行智能基函数分析,采用支持向量机分类器测试所提取的智能特征。实验表明,该方案的分类精度达到95.6%,是针对航空发动机转子系统故障诊断的一种有效的特征提取方法。