基于小波神经网络的锚杆锚固质量分析

敲击–回波法正广泛应用于锚杆锚固质量的无损检测中,该方法中存在诸多的影响因素,因此很难直接根据实测的时程曲线对锚杆锚固质量进行准确的人工判读。首先,将小波分析和人工神经网络结合起来,采用数值模拟得到锚杆外端部的动态响应并进行小波分析,从各分量中提取特征向量;然后,将这些特征向量输入人工神经网络进行训练。分析结果表明,训练后的神经网络能根据实测信号的特征向量对锚杆锚固质量进行智能化分类。