基于改进深度神经网络的桩身内力测试数据自动定时采集算法OACHSSCDCSTPCD
为了提高桩身内力测试数据的采集性能,进一步保证深基坑施工效果,提出一种基于改进深度神经网络的桩身内力测试数据自动定时采集算法。根据改进深度神经网络的结构,建立桩身位移在每一层神经元的输出函数,利用映照关系,判断深基坑施工中桩身的位置,预测桩身位移,利用地基抗力系数模型,获得桩身位移预测结果,初步确认桩身在工作阶段和张拉阶段的受力情况,搭建桩身的挠曲线控制方程,构建桩身受力分析模型,完成桩身的受力分析,通过桩身内力测试数据采集总量的最大化约束,建立跳数与采集节点接收数据总量的函数关系,利用最短采集路径优化的目标函数,实现桩身内力测试数据自动定时采集。实验结果表明,文中方法在采集桩身内力测试数据的冗余度不超过5%,实时性方面表现较好,可以有效提高桩身内力测试数据质量。
艾启胜;王瑞杰;陈文德;任旭;彭亮;张超超
湖北省地质局地球物理勘探大队,湖北武汉430056 湖北神龙工程测试技术有限公司,湖北武汉430030湖北省地质局地球物理勘探大队,湖北武汉430056 湖北神龙工程测试技术有限公司,湖北武汉430030湖北省地质局地球物理勘探大队,湖北武汉430056 湖北神龙工程测试技术有限公司,湖北武汉430030湖北省地质局地球物理勘探大队,湖北武汉430056 湖北神龙工程测试技术有限公司,湖北武汉430030湖北省地质局地球物理勘探大队,湖北武汉430056 湖北神龙工程测试技术有限公司,湖北武汉430030湖北神龙工程测试技术有限公司,湖北武汉430030
金属材料
深度神经网络定时采集测试数据位移预测桩身内力受力分析
《土木工程与管理学报》 2024 (5)
P.51-56,6
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