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摘要 桩身完整性是反映桩身截面尺寸相对变化、桩身材料密实性和连续性的综合定性指标,然而常规人工检测具有成本高、效率低、主观性强等不足。为了实现桩身完整性的自动分类,利用低应变应力波反射法现场采集波形图构建数据集,使用卷积神经网络(CNN)模型进行训练和验证。提出了基于卷积神经网络的桩身完整性分类方法,该网络模型结构简单,能有效地减少模型参数,节约计算资源,通过在网络中加入Dropout层和L2正则化来防止过拟合。结果表明:卷积神经网络理论解决用传统手段难以辨析基桩完整性分类的工程技术问题是适用的;通过试验评价指标对该方法的有效性进行验证,表明本文所构建算法模型具有良好的鲁棒性和泛化性,能在测试集上可获得达到96.51%的平均准确率,可以满足预测精度要求,能有效实现桩身完整性的分类。
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| 关键词 ：
卷积神经网络,
网络结构,
图像识别,
低应变反射法,
桩身完整性,
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| 基金资助: 国家自然科学基金资助项目(41962015)；
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