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作者：王红伟;蓝日彦;谢开仲;覃子轩;覃悦;
单位：广西新发展交通集团有限公司;湖南大学土木工程学院;广西大学土木建筑工程学院;
摘要：为了解决钢管混凝土脱空检测传统方法存在的检测效率低、主观因素影响大和智能化程度不高的问题，采用理论分析和模型试验相结合的方法，首先分析预训练骨干网络和深度特征提取的原理，提出一种基于深度特征与机器学习的钢管混凝土脱空识别方法，建立钢管混凝土脱空识别的具体步骤；其次设计制作一根带变深度球冠形脱空缺陷的钢管混凝土构件，开展钢管混凝土脱空构件的敲击试验，分析钢管混凝土脱空点和密实点的声振特征；最后采用提出的钢管混凝土脱空识别方法对模型试验中构件脱空进行识别。结果表明，该方法在室内模型试验中获得了99%以上的平均召回率和平均准确率，验证了提出的基于深度特征与机器学习的钢管混凝土脱空识别方法的可行性与准确性。
关键词：钢管混凝土拱桥;;拱肋;;脱空识别;;深度特征;;机器学习
基金资助：国家自然科学基金项目(51868007);; 广西科技基地和人才专项(桂科AD21220063);; 广西重点研发计划项目(桂科AB22036007)
