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贾静

作品数:2 被引量:5H指数:1
供职机构:河海大学物联网工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基金更多>>
相关领域:理学一般工业技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇一般工业技术
  • 2篇理学

主题

  • 1篇导波
  • 1篇递归
  • 1篇压浆
  • 1篇遗传算法
  • 1篇有限元
  • 1篇有限元仿真
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇频散
  • 1篇网络
  • 1篇无损检测
  • 1篇楔体
  • 1篇反演
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇波纹管
  • 1篇超声
  • 1篇超声检测

机构

  • 2篇河海大学
  • 1篇江苏理工学院

作者

  • 2篇姜学平
  • 2篇朱昌平
  • 2篇韩庆邦
  • 2篇贾静
  • 1篇殷澄
  • 1篇单鸣雷
  • 1篇范洪辉
  • 1篇陈媛
  • 1篇张雨

传媒

  • 2篇声学技术

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于递归奇异熵方法的波纹管压浆超声检测被引量:4
2016年
为检测混凝土结构中波纹管内灌浆密实度,提出了一种基于递归奇异熵方法的波纹管压浆质量检测的方法。利用有限元软件进行理论模拟仿真,对结构响应信号采用多变量融合的方法,结合递归图分析法和奇异熵估计分析回波数据,结果表明,缺陷横向尺寸与递归奇异熵值具有单调对应关系,递归奇异熵方法可以用来判断压浆剥离尺寸。通过实际制作模型并测量,验证了该方法的可行性。
陈媛韩庆邦姜学平贾静范洪辉殷澄朱昌平
关键词:无损检测有限元仿真
基于遗传BP神经网络反演楔体参数的研究被引量:1
2017年
为了获得未知楔体的参数,建立了遗传算法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络结合的反演模型。仿真得到不同角度、密度、杨氏模量下楔体导波的频散曲线。采用反对称第一阶模态相速度数据作为遗传BP神经网络反演模型的输入变量;利用遗传算法改进BP神经网络获得优化的初始权值和阈值,并对BP神经网络进行训练;最后将实测的楔体一阶模态相速度代入训练好的网络进行参数反演。结果表明,通过该反演模型可同时反演出楔体的角度、密度、杨氏模量,并且较单一BP神经网络具有收敛速度快、精度高的优点。
张雨贾静韩庆邦姜学平单鸣雷朱昌平
关键词:反演频散BP神经网络遗传算法
共1页<1>
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