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| 多层岩土环境的溶洞智能识别方法研究 | |
| 引用本文： | 巴泽群, 周玉锋, 周其勋等. 多层岩土环境的溶洞智能识别方法研究. 力学与实践, 2023, 45(6): 1281-1292. doi: 10.6052/1000-0879-23-319 |
| 作者姓名： | 巴泽群 周玉锋 周其勋 周立成 刘逸平 刘泽佳 汤立群 |
| 作者单位： | *. 华南理工大学土木与交通学院，亚热带建筑与城市科学全国重点实验室，广州 510640; †. 广州广佛肇高速公路有限公司，广州 510289; **. 广州市高速公路有限公司，广州 510030 |
| 摘 要： | 提出了一种基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM) 神经网络的多层岩土环境溶洞三维定量智能识别方法。首先，借鉴浅层地震反射波法原理，建立含有单个无填充球形孔洞的多层岩土结构模型，并计算桩锤激振下地表的加速度响应信号；其次，针对不同溶洞工况大量建模，以获取不同工况下的响应信号作为数据集；最后，基于BiLSTM设计了双数据通道分离架构网络模型，实现了对多层岩土环境下不同溶洞工况的定量识别。研究表明，本文所提出方法能够对不同岩土体结构下溶洞的三维位置和直径进行定量识别，且在3 m容差范围内的识别准确率达到了98%以上。 |
| 关 键 词： | 溶洞勘探 有限元方法 深度学习 双向长短期记忆神经网络 |
| 收稿时间： | 2023-06-27 |
| 修稿时间： | 2023-07-07 |
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