基于支持向量机的钢筋腐蚀预测研究

马园园; 任胜杰

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钢筋截面腐蚀速度直接影响其使用寿命,对建筑的安全至关重要。采用三维扫描方法获取钢筋腐蚀状况的三维坐标数据,通过数值计算方法得到圆度、截面粗糙度、内切圆半径/外接圆半径、偏心等7个数值参数来表征生锈钢材的横截面形态。采用粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和网格搜索支持向量机(GS-SVM)计算这7个横截面数字化参数,进而预测钢筋的截面腐蚀速率。研究结果表明,这两种优化支持向量机方法能够准确预测钢材的截面腐蚀速率。相比于GS-SVM模型,PSO-SVM模型能更加准确地预测钢筋腐蚀情况。

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来源
《周口师范学院学报》 |2022年第2期|42-47|共6页
作者
马园园; 任胜杰;
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作者单位

中原工学院建筑工程学院;

河南工业大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金属腐蚀与保护、金属表面处理;
关键词
钢筋腐蚀; PSO-SVM; GS-SVM; 神经网络;

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