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基于深度学习的混凝土孔结构快速测定方法的研究与应用

盛伟  
【摘要】:混凝土材料是具有复杂结构的多相、非均质和多层次的复合材料体系,其宏观性能所表现出的不规则性、不确定性和非线性等特征,正是其微观结构复杂性的反映。混凝土材料应从微观、细观和宏观3个层次进行研究,并应向微观研究深入。而孔结构作为混凝土材料微观和细观层次的重要组成部分,对混凝土宏观性能有重要影响。近年来,越来越多的学者对混凝土孔结构进行了研究。图像分析法是一种基于混凝土孔结构图像研究混凝土孔结构参数的方法,然而已有的图像分析法它具有准确度难以保证、操作过程复杂、依赖专业人员和效率较低等特点。为了解决图像分析法的问题,本文首次将深度学习技术应用到混凝土孔结构分析中,提高了分析准确率和效率,简化了分析过程。本文制作了包含8000张砂浆和混凝土孔结构图像的数据集,通过深度学习算法对数据集的训练建立了能够准确高效识别孔径大于10μm的混凝土孔结构的深度学习模型。通过统计学理论确定了深度学习图像分析的最小样本,40mm×40mm的砂浆截面为80张,100mm×100mm的混凝土截面为150张。结合专业图像软件,对混凝土孔结构参数进行了定量分析,建立了基于深度学习的混凝土孔结构快速测定方法,并通过分析孔断面分形维数与试块强度的关系验证了该方法的可行性。基于深度学习的混凝土孔结构快速测定方法在准确率上测试集上的砂浆孔结构和混凝土孔结构的识别错检率分别为0.8%和1.5%,准确率高于98%,在验证砂浆试块上的错检率为7.8%,准确率高于90%。对比传统图像分析法和不同的深度学习算法准确率更高。在效率上,本文方法在保证精度前提下,避免了截面的预处理,简化了实验流程,降低了实验难度,同时避免了图像阈值的选取,对比传统图像分析法和不同的深度学习算法,识别单张图像的时间也更短。


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