BP神经网络在钢筋检测中的应用研究
Research & Application of Building Materials（2021）
摘要
钢筋检测在钢筋混凝土建筑的房屋加固和管道设备安装过程中有着重要意义.为了避免因仪器进行钢筋检测带来的误差,进一步提高钢筋直径和保护层厚度检测的便捷性和准确性.通过对多组单根钢筋进行波形检测,对检测获得的波形图进行数据处理,并建立BP神经网络模型进行预测.试验结果表明:波形峰值、峰值下降8％的宽度、峰值下降10％的宽度以及波形拟合公式的四次项系数A和二次项系数B是描述波形的5个特征参数;钢筋直径和保护层厚度与特征参数之间呈现出一定的相关性;BP神经网络模型预测的钢筋直径和保护层厚度有较高精度,误差基本能稳定在±2 mm以内,能满足钢筋检测的精准度要求.
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