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        基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站混凝土立柱抗壓強(qiáng)度評定

        2015-01-11 07:07:36趙俊鍇
        無損檢測 2015年5期
        關(guān)鍵詞:綜合法測區(qū)碳化

        熊 亮,趙俊鍇

        (1.國網(wǎng)湖南省電力公司電力科學(xué)研究院,長沙 410007;2.中南大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院,長沙 410075)

        通常情況下,對混凝土架構(gòu)的抗壓強(qiáng)度(簡稱混凝土強(qiáng)度)的測試評估常用的檢測方法有回彈法、超聲法以及超聲回彈綜合法等[1-3],其中超聲回彈綜合法較為普遍。但由于對于混凝土的架構(gòu)測試,無論是超聲法還是回彈法均存在一定的誤差,另外諸如外觀情況、碳化程度等對測試結(jié)果也有明顯影響。所以,測試數(shù)據(jù)處理一般采用經(jīng)驗公式加回歸分析的方法。但外觀情況、碳化程度等自變量法在公式中無法描述,給強(qiáng)度的綜合評定帶來影響。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、聯(lián)想、記憶及模式匹配的能力,能較好地解決輸入?yún)?shù)難以定量描述的問題[4-5]。

        筆者提出了一種用超聲回彈綜合法進(jìn)行測試,并考慮不同外觀、碳化深度情況的變電站混凝土立柱抗壓強(qiáng)度的評定方法。同時,利用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF-NN)方法對超聲回彈法的計算結(jié)果進(jìn)行修正和校核。

        1 現(xiàn)場檢測試驗

        對某變電站的混凝土立柱進(jìn)行了外觀檢查、碳化深度檢測和混凝土超聲回彈法綜合檢測。選10個測區(qū)進(jìn)行回彈檢測、超聲檢測,根據(jù)規(guī)范公式計算出平均回彈值和平均聲時值。

        1.1 外觀檢測和碳化情況

        由于混凝土立柱服役時間近30a,各混凝土立柱均有不同程度碳化,碳化平均深度在2.7~3.0mm,個別箍筋處碳化深度在10 mm 以上。箍筋混凝土保護(hù)層存在脫落現(xiàn)象,且不少鋼筋銹蝕嚴(yán)重,截面積減小。個別橫梁下翼緣受拉區(qū)混凝土剝離脫落嚴(yán)重,已影響正常使用。各測區(qū)外觀情況分別為:2,7,9,10測區(qū)出現(xiàn)淺裂紋,5測區(qū)出現(xiàn)深裂紋,其他測區(qū)未見裂紋。1~10 測區(qū)碳化深度分別為:2.3,4.0,3.0,2.5,2.5,3.0,2.5,3.5,3.2,3.1mm。

        1.2 回彈法檢測數(shù)據(jù)

        回彈法每個測區(qū)測量16個測點,16 個數(shù)據(jù)去掉3個最大值、3個最小值后,對余下的10個數(shù)據(jù)進(jìn)行平均得到平均回彈值。

        1.3 超聲法檢測數(shù)據(jù)

        考慮到超聲波對混凝土內(nèi)部結(jié)構(gòu)幾乎沒有影響,先對試樣進(jìn)行回彈試驗,再對同樣的試樣進(jìn)行超聲試驗。在試樣的一對非澆注面各布置3個測點,且發(fā)射和接收換能器的軸線在同一軸線上。耦合劑為醫(yī)用凡士林,測試后清理表面。根據(jù)測得的平均聲時值計算測區(qū)聲速v,1~10 測區(qū)的聲速分別為3 990,3 640,4 290,4 150,3 880,4 030,3 930,4 060,3 720,3 900m·s-1。v按下式計算:

        式中:v為測區(qū)聲速值,m·s-1;L為超聲測距,為150mm;tm為測區(qū)的平均聲時值,μs;t1、t2、t3分別為3個測點的聲時值,計算時距離和時間分別轉(zhuǎn)換成m 和s來進(jìn)行。

        2 基于RBF-NN的評估模型

        2.1 RBF-NN 基本原理

        徑向基函數(shù)(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF-NN)結(jié)構(gòu)如圖1所示,在此只考慮一個輸出變量,它很容易擴(kuò)展到多輸出節(jié)點的情形。RBF-NN 包括一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層的最簡模式[6]。隱含層由一組徑向基函數(shù)構(gòu)成,與每個隱含層節(jié)點相關(guān)的參數(shù)向量為ci(即中心)和σi(即寬度)。徑向基函數(shù)有多種形式,一般取高斯函數(shù)。

        式中:m為隱含層節(jié)點數(shù);為歐幾里德范數(shù);X,ci∈Rn;ωi為第i個基函數(shù)與輸出結(jié)點的連接權(quán)值(i=1,2,…,nc);ω0為調(diào)整輸出的偏移量。

        圖1 RBF-NN 結(jié)構(gòu)示意

        2.2 RBF-NN 評估模型實現(xiàn)

        2.2.1 模型算法

        RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種性能良好的前向網(wǎng)絡(luò),具有最佳逼近性能,在結(jié)構(gòu)上具有輸出—權(quán)值線性關(guān)系,訓(xùn)練方法快速易行,不存在局部最優(yōu)問題。該網(wǎng)絡(luò)的算法有很多種,筆者將帶遺忘因子的梯度下降法進(jìn)行隱層——輸出層連接權(quán)值矩陣、隱層中心值矩陣及隱層標(biāo)準(zhǔn)偏差矩陣等參數(shù)的調(diào)整。

        2.2.2 網(wǎng)絡(luò)規(guī)模關(guān)鍵參數(shù)

        2.1 中n、m為網(wǎng)絡(luò)規(guī)模關(guān)鍵參數(shù)。取n=4,即有X1(外觀)、X2(碳化深度)、X3(超聲聲速)及X4(回彈值)4個輸入,其中,X1取離散值(0,1,2)分別表征無裂紋、淺裂紋及深裂紋,X2~X4連續(xù)取值。隱含層節(jié)點數(shù)m=8。

        3 試驗結(jié)果

        取外觀、碳化深度、超聲聲速及回彈值取作為RBF的輸入,混凝土的抗壓強(qiáng)度作為輸出,分別用2中所提出的方法對其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。在Matlab環(huán)境下[7-8],通過編寫程序,完成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及評估。按式(3)計算的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估值(Rg)如表1所示。

        表1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估值評定結(jié)果

        利用GB/T 50081-2002《普通混凝土力學(xué)性能試驗方法標(biāo)準(zhǔn)》計算的抗壓強(qiáng)度試驗值為Re,利用CECS:02 2005《超聲回彈綜合法檢測混凝土強(qiáng)度技術(shù)規(guī)程》中的回歸公式得到的抗壓強(qiáng)度計算值為Rz,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估值Rg、試驗值Re及回歸公式計算值Rz之間的關(guān)系如表2所示。

        表2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估值、試驗值及回歸公式計算值結(jié)果比較

        可見,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估法比超聲回彈綜合法的回歸公式計算得到的結(jié)果精度要高,其中Rg/Re的平均值為0.995,標(biāo)準(zhǔn)方差為0.142;Rz/Re的平均值為1.026,標(biāo)準(zhǔn)方差為0.224。

        4 結(jié)語

        在考慮不同外觀、碳化深度情況下,建立了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站混凝土立柱抗壓強(qiáng)度評估模型,分析了基于帶遺忘因子的梯度下降法應(yīng)用于RBF-NN 參數(shù)優(yōu)化的算法,并將其應(yīng)用于超聲回彈綜合法評定變電站混凝土立柱抗壓強(qiáng)度。將變電站混凝土立柱抗壓強(qiáng)度RBF-NN 模型評估結(jié)果與傳統(tǒng)的回歸計算方法進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明所提出的RBF-NN 模型評估方法比回歸計算結(jié)果具有更高的精度。

        [1]朱瑪.火災(zāi)高溫后混凝土力學(xué)性能研究[D].長沙:長沙鐵道學(xué)院,2000.

        [2]李昀.基于混凝土構(gòu)件火災(zāi)損傷特性的智能超聲測試系統(tǒng)研究[D].長沙:中南大學(xué),2004.

        [3]CHENG C C,YU C P.An investigation of the transfer function of the impact-echo response and its application[C]∥Proc of 15th WCNDT.Roma:[s.n],2000:517-525.

        [4]PAN Zheng-jun,KANG Li-shan,CHEN Ping.Evolutionary Computation[M].Beijing:Tsinghua University Press,2001.

        [5]HE Yu-bing,LI Xin-zhong.Neural Network Control,Technology and Its Application[M].Beijing:Science Press,2001:28-29.

        [6]YIN Guo-fu,LIU Dong,SHEN Xin-wei.Research on control method of bittern density based on fuzzy neural network in salt solution mining[J].Acta Automatica Sinica,2000,26(4):519-522.

        [7]叢爽.面向MATLAB 工具箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用[M].安徽:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社,2003.

        [8]雷英杰,張善文,李續(xù)武.MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2005.

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