智能检测在各个领域的应用越来越广泛。科技的不断发展,给智能检测的研究提出新的挑战,同时也为智能检测的发展提供了强大的推动力。 桩是一类古老、传统而又应用广泛的工程结构。随着现代工程技术以及我国经济建设的发展,桩基由于本身的优点而得到广泛使用。但是影响桩基质量的因素很多而且不稳定,在施工工程中桩身易出现一些缺陷,如断裂,缩径,离析等,使桩基无法达到预定的承载力或使结构产生不均匀沉降而引发许多工程事故。因此如何合理确定桩基的健康性,充分发挥桩基的经济效益,始终是工程设计施工人员十分关心的问题。 本文采用低应变发射波法检测桩基的健康,其关键在于对所采集的数据的分析,由于设备的复杂性和故障形式的多样性,征兆和状态之间不是一一对应的关系,也不存在确切的函数表达式,因此本文旨在构造一种新型的遗传算法与神经网络相融合的智能方法:在对改进的神经网络和遗传算法技术分析研究的基础之上,提出了把这两种改进后的先进技术融合在一起,这样有效地克服两种算法在收敛方面存在的问题,从而得出全局最优性和最佳搜索效率。 本文主要研究了BP算法与遗传算法的融合技术,对融合后的网络模型进行了性能分析并将GA-BP网络应用于桩基的健康检测,主要包括以下几个部分: ①桩基检测发展与现状 ②人工神经网络的发展和应用。重点介绍了BP网络的原理、表达式、执行步骤、缺陷、改进等。 ③遗传算法的发展和应用。介绍了遗传算法与其它优化算法的比较以及遗传算法的一些主要操作。 ④结合BP和遗传算法两者的优势,将两者进行融合,产生新的智能网络即:GA-BP网络模型并进行性能分析。 ⑤将GA-BP网络模型应用于桩基的健康检测中。 ⑥在论文结尾,展望了智能检测的未来及需要注意的地方。