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古代建筑检测及现代建筑检测实例

古代建筑检测实例：

针对古建筑年代久远以及屡次修缮维修加固的特点，古建筑木结构检测的范围、内容、项目、方法与现代建筑有很大区别。

古建筑检测需要特别注意的地方：古建筑缺乏符合实际的建筑结构图，需要现场调查掌握结构体系、结构布置。

京西XX山区的某单层古建筑木结构民居

结构布置和构件尺寸检测：

在现场允许条件下，对房屋结构实际布置情况进行检测和量测。该建筑为单层旧式木骨架双面坡合瓦屋面房屋，基础采用柱础形式。

结构外观缺陷损伤检测：

采用目测、锤击、辨声等方法对房屋的外观缺陷损伤进行普查，并对典型缺陷损伤进行尺量检测。

檐柱根部槽腐朽严重

柱通长裂缝

木柱倾斜检测：

现场采用吊线法对木柱的倾斜进行了抽样检测，发现其中③-C和⑤-C柱的最大倾斜位移角均达到规范的1/90的残损点评定界限值。

应力波法，阻抗仪检测木 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 现轻微虫蛀、腐蚀现象；一层 E/3 轴木柱被锯除，锯除后使用方某某在梁底进行加固处理。

前景展望

目前木结构的无损检测技术发展趋势有两个方向：

联合检测：

木材受初始缺陷（木某某、裂缝、横纹等）和环境温、湿度的影响，单一检测手段通常不能准确地表征木材力学性能参数的变异性。

近来，已经有学者开展应力波技术和钻入阻抗技术联合检测木材的弹性模量和抗弯强度。但推导出的方程计算精度还有待提高，我们需要在后续研究进一步考虑各因素的影响。

人工神经网络技术：

木材力学性能参数通常具有高离散性，且与检测物理量间的关系多为非线性。因此，传统的线性回归方法难以合理地处理上述问题。

人工神经网络技术是对数据进行训练、处理和预测的工具，在处理复杂非线性问题上具有独特优势。但人工神经网络算法难以获取各影响因素的显式表达式，在后续研究中需解决预测公式的显式表达问题。

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