基于深度学习叩诊方法的钢筋混凝土构件损伤识别

摘要

钢筋混凝土构件在现代建筑工程中占据重要地位，其损伤状态与建筑整体安全性息息相关。传统损伤检测手段主要依赖人工经验判断，在检测结构损伤时面临精确性与及时性不足的困境。本研究提出一种创新的基于深度学习技术的叩诊方法，通过整合声学信号与深度学习算法，实现了钢筋混凝土构件损伤状态的自动化精准识别。本文以钢筋混凝土剪力墙为研究对象，构建了涵盖多种损伤状态的剪力墙声学数据集，运用卷积神经网络（CNN）提取声学特征，再借助分类算法判别损伤状态。通过试验验证，所提出的基于深度学习的叩诊法在剪力墙构件损伤识别的准确性与效率方面表现优异，展现出优异的应用潜力与工程应用前景，为钢筋混凝土构件损伤识别领域提供了一种高效且无损的全新解决方案。

关键词

深度学习 / 叩诊法 / 损伤识别 / 卷积神经网络 / 钢筋混凝土剪力墙