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Diferentes tipos de rocas generan señales de emisión acústica (AE) con diversas frecuencias y amplitudes. Cómo determinar los tipos de rocas por sus características de AE en la monitorización de campo también es útil para entender sus comportamientos mecánicos. Diferentes especímenes de roca (granulita, granito, caliza y lutita) fueron sometidos a compresión uniaxial hasta el fallo, y sus señales de AE fueron registradas durante su proceso de fractura. La transformada wavelet se utilizó para descomponer las señales de AE, y se estableció una red neuronal artificial (ANN) para reconocer los tipos de roca y el ruido (ruido de golpe artificial y ruido eléctrico). Los resultados muestran que diferentes rocas tenían diferentes características de ruptura y de AE. La transformada wavelet proporcionó un método potente para adquirir las características básicas de la AE de la roca y los ruidos ambientales, como el espectro de energía y la frecuencia pico, y se demostró que la ANN es un buen
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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