基于深度学习的纤维海水海砂混凝土裂纹机理分析

考虑到膨胀剂(EA)和玻璃纤维(GF)的混合使用有望增强海水海砂混凝土(SSC)的断裂性能,研究纤维混凝土裂纹时空演化机理,可应用于纤维海砂海砂材料作用下的混凝土裂缝检测。分析结果表明,基于改进的深度学习图像分割原理,通过试验论证分析三点抗弯断裂试验的纤维混凝土试件压剪破坏过程中裂纹机理,在三点抗弯断裂试验探究纤维材料——EA和GF对SSC断裂性能的影响。而且,为了提供深度学习训练模型的快速求解提高检测速度,采用Efficient-Net轻量级深度神经网络作为主要架构。结果表明,EA对SSC断裂试件的破坏模式的影响并不明显,但添加GF会使得断裂裂缝的走向发生偏折,深度学习数值模拟的结果与试验结果吻合良好,验证了深度学习在纤维海水海砂混凝土裂纹机理分析的合理性和精确性。