申请/专利权人：中南大学

申请日：2022-11-09

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN115616088B

主分类号：G01N29/14

分类号：G01N29/14;G01N29/44;G01N29/48

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.02.10#实质审查的生效;2023.01.17#公开

摘要：本发明提供了一种基于声发射特征参数的岩石破裂拉剪裂纹辨识方法，收集声时域波形，计算每个声发射撞击时间、峰值频率和能量参数，并计算出每次声发射撞击对应的RA值和AF值；将时域波形进行快速傅里叶变换得到频域波形，获得每次撞击对应的主导频宽和主导振幅；将峰值频率、能量、主导频宽、主导振幅设定为k‑均值聚类方法的4个参数，时间作为观测值标签；进行k‑均值聚类；将主导频宽和主导振幅的分界值作为划分条件，得到具备拉伸裂纹特征的数据集1和具备剪切裂纹特征的数据集2；将数据集1和2以RA值为x轴，AF值为y轴的形式展现，利用遗传算法求得分割两组数据集的最佳分界线，通过分界线进行划分。该方法能够有效地划分拉伸裂纹和剪切裂纹。

主权项：1.一种基于声发射特征参数的岩石破裂拉剪裂纹辨识方法，其特征在于，包括如下步骤；步骤一：在岩石力学试验或现场岩石破裂过程中，收集试验过程中声发射数据采集系统的声发射撞击的时域波形，并计算每个声发射撞击时间、峰值频率和能量参数，并根据声发射数据计算出每次声发射撞击对应的RA值和AF值；步骤二：将每次声发射撞击的时域波形进行快速傅里叶变换，得到能够反映频率结构特征的频域波形，并从声发射的频域波形中获得每次撞击对应的主导频宽和主导振幅；步骤三：将峰值频率、能量、主导频宽、主导振幅设定为k-均值聚类方法的4个参数，时间作为观测值标签，在聚类之前将这些参数进行均值方差归一化，并采用欧几里得距离测量声发射信号之间破裂机理的相似性；步骤四：基于k-均值算法，将输入X1,X2,…,Xn的n个向量划分给C1,C2,…,Ck为中心的k个簇，通过最近平均值将每个输入向量分配给最近的簇；其中，簇的数量k的确定方法如下：选择簇数量k＝2～6逐个进行聚类，根据剪影值的最大值确定k的最佳值，具体地，按照公式2对簇的数量k的最佳值进行确定； 式中，al是簇k中的平均距离；bl,k是同簇中第l个矢量到其它矢量的距离；步骤五：以时间为x轴，主导频宽为y1轴，主导振幅为y2轴，提取最靠近y轴两端的2个簇，将其主导频宽和主导振幅的分界值作为划分条件，得到具备拉伸裂纹特征的数据集1和具备剪切裂纹特征的数据集2；步骤六：将数据集1和数据集2两组数据集以RA值为x轴，AF值为y轴的形式展现，利用遗传算法求得分割两组数据集的最佳分界线，剩余的声发射数据为待识别信号，通过分界线进行划分，其中，最佳分界线的确定标准如下：在满足最大的截距情况下，使得分界线上方数据集1中的数据比值与该线下方数据集2中的数据比值相接近，且误差不大于0.5％，由此获得最优的分界线斜率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 一种基于声发射特征参数的岩石破裂拉剪裂纹辨识方法

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