基于分布式光纤应变传感和深度学习的混凝土缺陷预测方法研究

摘要

针对钢筋混凝土结构健康监测,提出了一种基于分布式光纤应变传感的缺陷预测方法。通过构建通用人工神经网络,对缺陷样本进行深度学习训练,可自动实现特征提取和分类识别,避免了人工建模方法的复杂性。通过开展缺陷模拟实验,对缺陷预测方法准确性进行了验证。实验表明,经过深度学习的分类识别模型可实现缺陷样本准确预测,准确率达到99%以上。