中国安全科学学报

作者：徐菁, 闫尊昊, 杨松森, 刘客

单位：青岛理工大学 土木工程学院,山东 青岛 266520

关键词：压电阻抗法(EMI),卷积神经网络(CNN),建筑施工,模板支撑体系,健康监测,压电陶瓷传感器(PZT)

基金：山东省自然科学基金资助(ZR2021ME033); 山东省自然科学基金资助(ZR2021ME239); 山东省研究生优质教育教学资源项目(sdkyc2023088); 青岛理工大学优质教育教学资源项目(y012023-002)

为预防模板坍塌引发建筑施工安全事故风险,提出一种基于压电阻抗法(EMI)和卷积神经网络(CNN)的模板支撑体系节点智能监测方法。首先,利用压电陶瓷传感器(PZT)的机电耦合特性及其集驱动-传感于一体的特点,建立PZT-节点耦合系统的机电阻抗传感机制模型;其次,基于EMI法,以与待测结构耦合的PZT片电导信号为监测指标,确定模板支撑体系节点松动的发生;然后,以敏感频段内PZT片的801个原始电导信号为模型输入,9个节点松动程度为模型输出,构建162组学习样本和27组测试样本,建立EMI-CNN模型,确定节点松动程度;最后,以一个实际工程中的建筑施工模板体系节点为例,验证EMI-CNN模型的有效性,并对比分析EMI-BP模型。研究结果表明:EMI-CNN模型经过85次迭代达到收敛,预测准确率达到100%,相较于EMI-BP模型提高29.63%。该监测方法可实现对建筑施工模板支撑体系节点健康状态实时、准确、无损监测。

来源：2024年第7期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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