【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41962015)。
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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
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-1
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