Analyzing acoustic emission data to identify cracking modes in cement paste using an artificial neural network

人工神经网络 聚类分析 声发射 试验数据 弯曲 层次聚类 开裂 追踪 模式识别(心理学) 材料科学 计算机科学 数据挖掘 结构工程 人工智能 工程类 复合材料 程序设计语言 操作系统
作者
Vafa Soltangharaei,Rafal Anay,Lateef N. Assi,Mahmoud Bayat,John R. Rose,Paul Ziehl
出处
期刊:Construction and Building Materials [Elsevier BV]
卷期号:267: 121047-121047 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.conbuildmat.2020.121047
摘要

The focus of this research is the identification of cracking mechanisms for cement paste using acoustic emission data, recorded from compression and notched four-point bending tests. A procedure is developed for analyzing the data by employing an agglomerative hierarchical clustering method, an artificial neural network, and a ray-tracing source location algorithm. An agglomerative hierarchical clustering method is utilized to cluster the AE data from a compression test using frequency-dependent features. A neural network is trained using the compression test data and applied to the AE data emitted during the four-point bending test. The clustered data from the four-point bending test is localized using a ray-tracing algorithm. Based on the occurrence and locations of the clustered events and signal feature analyses, potential cracking mechanisms are identified and assigned.

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