CN116246111B 承载煤岩损伤破坏状态的红外辐射智能识别方法 （中国矿业大学）_第1页
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承载煤岩损伤破坏状态的红外辐射智能识本发明公开一种承载煤岩损伤破坏状态的裂纹应变模型法建立不同渐进性损伤破坏阶段2红外辐射时间序列数据组成新的红外灰度图步骤3、根据步骤1所得到的各个特征强度发生时间节点步骤4、将所有试样的同一阶段红外灰度图序列的热像图进行划分，形成初始压密阶裂纹体积应变为：其中υ和E分别为试样的泊松比和弹性模量，εaxial和εradial分别为各个轴向应变和径向应变的裂纹闭合强度σcc为"-s.sa曲线中近水平线段开始的应力水平，裂纹起裂强度σci为3ccci设通过红外辐射观测设备检测的加载煤岩试样的红外温度矩阵序列为ITMl，参照试样其中GMIT为红外热像图灰度矩阵，x和y分别为矩阵的行索引和列对重构后的煤岩热像序列进行时间段划分的具0～tcc时间段为初将同一类别对应的所有标签，放到对应类别的文件夹下，文件夹命名为“类别名+6.根据权利要求1所述的承载煤岩损伤破坏状态的红外辐射智能识别方法，其特征在47.根据权利要求6所述的承载煤岩损伤破坏状态的红外辐射智能识别方法，其特征在后一个全连接层使用Softmax激活函数，前三层结构和第四层的前两个全连接层均使用5基于机器视觉的煤岩损伤阶段识别方法具有较高的理论意6[0016]裂纹闭合强度σcc为"-s.sa曲线中近水平线段开始的应力水平，裂纹起裂强度ccci7[0025]其中GMIT为红外热像图灰度矩阵，x和y分别为矩阵的行索引和列索引，然后将0～tcc时间于红外辐射煤岩损伤阶段识别的卷积神经网络模型，实现了承载煤岩损伤破坏阶段的无[0034]图1为本发明实施例中承载煤岩损伤破坏状态的红外辐射智能识别方法的流程示[0035]图2为本发明实施例中煤岩损伤状态的红外热像图智能识别数据集构建方法流程8[0045]如图1所示，首先获取承载煤岩损伤破坏过程中的应力应变和红外辐射时间序列数据，基于裂纹应变模型法建立不同渐进性损伤破坏阶段的红外辐射灰度图分类数据集。[0052]裂纹闭合强度σcc为"-s.sa曲线中近水平线段开始ccci9减去参照试样的红外温度矩阵，得到去噪后的红外温度矩阵ITMad，计算方法为：ITMad=[0056]其中GMIT为红外热像图灰度矩阵，x和y分别为矩阵的行索引和列索引。然后将[0057](5)对重构后的煤岩热像序列进行时间段划分，形成初始压密阶段、弹性变形阶0～tcc时间段为初始一个卷积层和一个池化层，第四层为三个全连接层。第一层的卷积层包括32个3*3的卷积前三层结构和第四层的前两个全连接层均使用R

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