一种基于声发射RA-AF参数的岩石拉剪破裂机制智能识别方法

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正文
推荐专利
一种基于声发射RA-AF参数的岩石拉剪破裂机制智能识别方法
申请号:CN202510623292
申请日期:2025-05-15
公开号:CN120468298A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
一种基于声发射RA‑AF参数的岩石拉剪破裂机制智能识别方法,属于智能识别技术领域。本发明创造通过对岩石进行间接张拉试验和变角剪切试验,采用声发射技术获取岩石在拉伸、剪切荷载下的RA‑AF数据,基于DBSCAN聚类算法分别构建对应于拉、剪破裂机制的RA‑AF标准数据库;其中,4/5作为训练集数据,1/5作为测试集数据。应用概率神经网络学习拉、剪破裂机制的RA‑AF数据特征信息,建立拉、剪破裂机制智能分类模型,并检测模型准确率,将通过调整达到检测标准的模型应用于同种岩石不同静载下的破裂机制定量识别中。本发明通过上述方法,能够减少工作者的数据处理工作量,提高分类效率。
技术关键词
智能识别方法 岩石拉伸 机制 声发射技术 训练集数据 模式 参数 邻域 剪切盒装置 智能识别技术 声发射探头 实时监测系统 训练样本数据 识别正确率 算法 核心 信号
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