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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疊合面粗糙度檢測方法研究

    2020-11-10 04:40:31郭揚殷粉芳
    機(jī)電信息 2020年30期
    關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

    郭揚 殷粉芳

    摘要:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域模仿動物神經(jīng)系統(tǒng)的一種理論,成功應(yīng)用于語音處理、圖像分析、自適應(yīng)控制等領(lǐng)域?,F(xiàn)嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于疊合面粗糙度檢測,利用已有的大量經(jīng)過專家判定的疊合面照片進(jìn)行訓(xùn)練,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動檢測疊合面的粗糙度,與現(xiàn)有方法相比,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測客觀迅速,提高了檢測過程的效率和檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性,符合建筑業(yè)轉(zhuǎn)型升級的趨勢。

    關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);人工智能;疊合面粗糙度

    0? ? 引言

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能領(lǐng)域的一種理論,尚未廣泛應(yīng)用到建筑工業(yè)化領(lǐng)域,本研究基于大量語音識別、圖像處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練經(jīng)驗,將已經(jīng)成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用到建筑工業(yè)化領(lǐng)域,以期加快檢測速度,提高檢測準(zhǔn)確率。

    中國目前的粗糙度檢驗普遍采用目測,國際上各國規(guī)范各不相同,國際混凝土修復(fù)組織(ICRI)推薦堆砂法,歐洲建議硅粉堆落法,日本建議觸針法,美國規(guī)范不直接檢測粗糙度,而按照處理工藝來區(qū)分粗糙度。這些方法一方面檢測時間長,嚴(yán)重影響了構(gòu)件的運輸?shù)跹b等施工效率,同時增加了大量的人工成本;另一方面,由于質(zhì)量監(jiān)督人員的各種主客觀原因,手工檢驗有時會存在檢驗結(jié)果誤差或數(shù)據(jù)造假的問題。本研究旨在探索一種粗糙度檢驗的客觀方法。

    1? ? 基本問題

    1.1? ? 粗糙度的合理標(biāo)準(zhǔn)

    建筑工業(yè)化和土木工程加固中,與粗糙度直接相關(guān)的都是疊合面結(jié)合強度,合理的粗糙度定義應(yīng)當(dāng)反映結(jié)合強度,最為常用的平均值標(biāo)準(zhǔn)為:

    方均根值標(biāo)準(zhǔn)為:

    其都沒有反映局部的變化和表面輪廓,所以截然不同的輪廓可能對應(yīng)相同的粗糙度。本文旨在根據(jù)大量構(gòu)件的試驗,提出較為符合結(jié)合強度的粗糙度標(biāo)準(zhǔn)。

    1.2? ? 粗糙度對疊合面剪應(yīng)力的影響

    粗糙度直接決定了結(jié)合面剪應(yīng)力的大小,我國規(guī)范缺乏對其的規(guī)定。

    歐洲規(guī)范規(guī)定為:

    考慮了粘合和摩擦的影響,參數(shù)根據(jù)平均值粗糙度R確定。

    而美國規(guī)范規(guī)定為:

    除了粘合和摩擦,式中最后一項考慮了鋼筋的銷栓作用,參數(shù)根據(jù)處理工藝來確定。

    本研究將通過大量構(gòu)件的試驗,分析出粗糙度對剪應(yīng)力的影響。

    2? ? 數(shù)據(jù)獲取

    在江蘇某疊合板預(yù)制工廠,收集一萬張疊合面照片,采用supervised learning,根據(jù)專家對構(gòu)件的人工判定將每張照片分為不同等級。本文分為三個等級,其中很粗糙(用數(shù)字1表示)、一般粗糙(用數(shù)字0表示)、不粗糙(用數(shù)字-1表示)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),下一步將增加到五個等級。機(jī)器學(xué)習(xí)界普遍認(rèn)為一百萬個數(shù)據(jù)通常才能達(dá)到人工識別標(biāo)準(zhǔn),本文的數(shù)據(jù)的確不足,下一步將進(jìn)一步獲取數(shù)據(jù)。取不同等級的試件進(jìn)行疊合面剪應(yīng)力測試,將這些照片和對應(yīng)等級作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基礎(chǔ),剪應(yīng)力結(jié)果作為理論分析的基礎(chǔ)。

    3? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

    本文以專家的人工判定作為平整度等級標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上,一方面借鑒經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如LeNet5、AlexNet、ZFNet、VGG16、GoogLeNet和ResNet)的結(jié)構(gòu),另一方面根據(jù)本課題的問題特點對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)。最終網(wǎng)絡(luò)有六萬個節(jié)點(node),采用Rectified Linear Unit(ReLU)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點函數(shù)。在訓(xùn)練過程中,采用隨機(jī)梯度下降法(stochastic gradient descent)和backpropagation方法確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

    第0層(輸入層):

    以此類推,得到所有backward數(shù)據(jù)。

    最終神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以輸出自動判定的誤差較低的平整度,并且根據(jù)平整度測試的結(jié)果,分析剪應(yīng)力的影響因素。

    4? ? 結(jié)語

    建筑工業(yè)化可以有效推動建筑業(yè)轉(zhuǎn)型升級,近年來,國務(wù)院、住建部和各地方政府陸續(xù)出臺政策文件,大力引導(dǎo)和推動建筑工業(yè)化的發(fā)展,并有力地激發(fā)了市場需求。在建筑工業(yè)化政策引導(dǎo)下,預(yù)制混凝土構(gòu)件被廣泛應(yīng)用于工業(yè)與民用建筑及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中。與現(xiàn)澆混凝土相比,預(yù)制混凝土構(gòu)件質(zhì)量更有保障,對環(huán)境污染小,也節(jié)省了人工成本。但是,在帶來諸多好處的同時,也帶來了新的技術(shù)問題,其中粗糙度檢測很難實現(xiàn)。

    本文通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法檢測疊合板的粗糙度,是人工智能在建筑工業(yè)化領(lǐng)域的應(yīng)用,不失為有價值的嘗試,下一步將增加數(shù)據(jù)量及分級數(shù)量,爭取實現(xiàn)粗糙度的自動檢測。

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    收稿日期:2020-08-12

    作者簡介:郭揚(1988—),男,江蘇徐州人,講師,研究方向:樓宇智能化。

    殷粉芳(1989—),女,河南周口人,講師,研究方向:結(jié)構(gòu)工程。

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