【摘 要】
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工程实践中,混凝土强度等级不达标和混凝土腐蚀老化的问题屡见不鲜,如何准确、快捷地检测混凝土强度等级和腐蚀残余强度具有重要的工程意义。传统的混凝土强度等级检测方法存在易造成结构损伤、操作复杂、设备昂贵、精度低等缺点,而混凝土腐蚀残余强度检测对环境要求较高。为了克服这些缺点,本文提出了基于Faster RCNN对混凝土的强度等级和腐蚀残余强度进行评估的方法,主要研究内容包括以下几个方面:（1）介绍了F
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工程实践中,混凝土强度等级不达标和混凝土腐蚀老化的问题屡见不鲜,如何准确、快捷地检测混凝土强度等级和腐蚀残余强度具有重要的工程意义。传统的混凝土强度等级检测方法存在易造成结构损伤、操作复杂、设备昂贵、精度低等缺点,而混凝土腐蚀残余强度检测对环境要求较高。为了克服这些缺点,本文提出了基于Faster RCNN对混凝土的强度等级和腐蚀残余强度进行评估的方法,主要研究内容包括以下几个方面:（1）介绍了Faster RCNN的实现原理,改进了VGG16特征提取网络,研究了锚框尺寸、批量大小、学习率等3个关键参数对模型识别精度的影响。（2）在混凝土强度等级的评估研究中,制作了C20、C30、C35、C40、C50、C55六种强度等级的混凝土试块,并通过高倍数码显微镜采集混凝土成型后第3到第6个月的试块表面微观图像。用第3、4个月的图像制作成了数据集,通过参数分析,训练得到平均精度均值（m AP）达到99.07%的混凝土强度等级检测最优模型;用最优模型检测第5个月和第6个月的陌生图像,m AP分别为91.13%和89.49%。（3）对混凝土腐蚀残余强度评估,本研究选用纤维编织网增强混凝土（TRC）试件作为研究对象。制作了20个TRC试件,随机均分为5组,通过改变TRC试件浸泡在高温水箱中的天数获取5种不同腐蚀程度的试件,通过高倍数码显微镜采集不同腐蚀程度的试件表面微观图像并制作数据集。通过参数分析,训练得到m AP达到98.98%的混凝土腐蚀残余强度最优模型,最后用新图像验证了训练模型的鲁棒性。以上研究成果表明了基于深度学习评估混凝土强度等级以及混凝土腐蚀残余强度的有效性和适用性,这对解决实际工程中相关问题具有较好的参考价值。
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