Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
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Assessing bar size of steel reinforcement in concrete using ground penetrating radar and neural networks
Zunächst wird die Funktion des Bodenradars mit Sender und Empfänger an der Oberfläche des Prüflings mit einem definierten Abstand beider Wandler zueinander erläutert. Bei einer Verschiebung längs der Oberfläche treten hyperbolisch geformte Kurven der Echos der eingebetteten Stäbe unter dem Wandlerpaar auf. Diese Kurven sind abhängig von dem Stabdurchmesser. Eine bessere Unterscheidung wird möglich, wenn das Wandlerpaar um die Achse senkrecht zur Oberfläche des Prüflings gedreht wird. Auf der Basis dieser Untersuchungen in einer Wanne mit Stäben im Durchmesserbereich von 6 bis 32 mm und mit einer dem Beton ähnlichen Emulsion wurde ein neuronales Netz entworfen. Die Prüffrequenz lag bei 1 GHz. Die Eingangsknoten des Netzes waren die Signale bei den Wandlerstellungen von 22,5 , 45, 67 und 90 Grad, bezogen auf die Stellung bei Null Grad. Die Validierung der Ergebnisse erfolgte nach der Zahl der verborgenen Knoten und der Zahl der Trainingszyklen für das neuronale Netz. Mit der so optimierten Netzarchitektur konnte eine gute Übereinstimmung der gemessenen und der tatsächlichen Stabdurchmesser gefunden werden. (Tietz, H.-D.)
Assessing bar size of steel reinforcement in concrete using ground penetrating radar and neural networks
Zunächst wird die Funktion des Bodenradars mit Sender und Empfänger an der Oberfläche des Prüflings mit einem definierten Abstand beider Wandler zueinander erläutert. Bei einer Verschiebung längs der Oberfläche treten hyperbolisch geformte Kurven der Echos der eingebetteten Stäbe unter dem Wandlerpaar auf. Diese Kurven sind abhängig von dem Stabdurchmesser. Eine bessere Unterscheidung wird möglich, wenn das Wandlerpaar um die Achse senkrecht zur Oberfläche des Prüflings gedreht wird. Auf der Basis dieser Untersuchungen in einer Wanne mit Stäben im Durchmesserbereich von 6 bis 32 mm und mit einer dem Beton ähnlichen Emulsion wurde ein neuronales Netz entworfen. Die Prüffrequenz lag bei 1 GHz. Die Eingangsknoten des Netzes waren die Signale bei den Wandlerstellungen von 22,5 , 45, 67 und 90 Grad, bezogen auf die Stellung bei Null Grad. Die Validierung der Ergebnisse erfolgte nach der Zahl der verborgenen Knoten und der Zahl der Trainingszyklen für das neuronale Netz. Mit der so optimierten Netzarchitektur konnte eine gute Übereinstimmung der gemessenen und der tatsächlichen Stabdurchmesser gefunden werden. (Tietz, H.-D.)
Assessing bar size of steel reinforcement in concrete using ground penetrating radar and neural networks
Abschätzung der Stabgröße der Bewehrung im Beton mittels Bodenradar und neuronaler Netze
Shaw, M.R. (Autor:in) / Molyneaux, T.C.K. (Autor:in) / Millard, S.G. (Autor:in) / Taylor, M.J. (Autor:in) / Bungey, J.H. (Autor:in)
Insight ; 45 ; 813-816
2003
4 Seiten, 10 Bilder, 1 Tabelle, 7 Quellen
Aufsatz (Zeitschrift)
Englisch
Long-term monitoring of reinforcement corrosion in concrete using ground penetrating radar
| British Library Online Contents | 2017
Neural Networks for Highway Maintenance Investigations Using Ground Penetrating Radar
| British Library Conference Proceedings | 1993