【摘 要】
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根据体视学原理,应用深度学习模型和计算机处理软件(Image-Pro Plus),针对混凝土内部气孔(>10μm),介绍了基于深度学习的混凝土孔快速分析方法,并建立了应用于该分析方法混凝
【机 构】
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华东交通大学土木建筑学院,同济大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51662008);江西省自然科学基金(20181BAB206007);江西省重点研发计划(20171BBG70078)
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根据体视学原理,应用深度学习模型和计算机处理软件(Image-Pro Plus),针对混凝土内部气孔(>10μm),介绍了基于深度学习的混凝土孔快速分析方法,并建立了应用于该分析方法混凝土孔结构数据集,计算出了单个截面需要的拍照数,混凝土试样为150,砂浆试样为80,满足了图像分析混凝土孔结构的实用性。结果表明:基于深度学习混凝土孔结构快速分析方法能够提高分析效率,具有良好操作性和典型代表性,适合深入研究混凝土孔结构与宏观性能的关联性;但在提高分析方法的精度方面还需要后续工作不断完善。
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