[发明专利]一种红黏土压实度快速检测方法

权利要求书

1.一种红黏土压实度快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用PFWD设备获取荷载及位移时程数据；

S2：建立卷积神经网络，卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，具体操作方法为：

S2₁：输入：在输入层输入荷载及位移时程数据；

S2₂：数据卷积操作：将荷载及位移数据作为输入特征面，设定卷积核大小、数量、步长和填充参数，赋予一个卷积核权值，在同一输入特征面和输出特征面中卷积核权值共享；赋予一个偏置值，在同一输入特征面和输出特征面中偏置值共享，经过卷积操作，得到卷积层输出特征面；

S2₃：数据池化操作：将卷积层的输出特征面作为池化层的输入特征面；设定池化核大小和池化方法；通过池化操作可得到和卷积层输出特征面同样数量的输出特征面且一一对应；

S2₄：数据全连接操作：将池化层的输出特征面作为全连接层的输入特征面，输入特征面用表示，全连接层的输出神经元用f_j^out表示；权值和偏置值分别用W_j^g、b_j表示；最终得到j个神经元，具体全连接操作如下：

S2₅：数据输出：将全连接层输出值作为输出层的输入值，通过输出层操作后可得到1个神经元，代表压实度；具体输出操作如下：

其中：O表示压实度；W_j^g表示权值；b_j表示偏置值。

2.根据权利要求1所述的红黏土压实度快速检测方法，其特征在于，所述卷积神经网络设有1层输入层；1层卷积层，采用10个大小为5×1、步长为2无填充的卷积核；1层池化层，采用大小为1×2的池化核并采用最大池化方法；2层全连接层，第1层全连接层采用108个神经元，第2层全连接层采用56个神经元；1层输出层，输出1个神经元，代表压实度值。

3.根据权利要求2所述的红黏土压实度快速检测方法，其特征在于，所述步骤S1中利用PFWD设备获取荷载及位移时程数据的具体方法为：

S1₁：通过标准击实试验得到土体最大干密度；

S1₂：PFWD设备安装完毕后，将落锤提升指定高度后放下，让其自由下落；

S1₃：落锤与承载板发生撞击时，PFWD设备中的数据采集系统将会捕捉承载板和土体的相关响应信息，即荷载时程散点图和土体弯沉时程散点图，并通过数据传输系统将其传输至数据处理系统，得到荷载及位移时程数据；

S1₄：在PFWD法检测点附近采用环刀法检测土体干密度，经计算得到土体压实度。

4.根据权利要求3所述的红黏土压实度快速检测方法，其特征在于，所述步骤S2₁中在输入层输入荷载及位移时程数据之前还需要对数据进行标准化处理，具体方法为将一变量的测定值减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差，最终得到荷载及位移大小在[0，1]的标准化数据；对m个荷载样本集X＝{X_1,X_2，…X_m}，m个位移样本集Y＝{Y_1,Y_2，…Y_m}，标准差标准化方法如下：

其中：为荷载数据的平均值，为位移数据的平均值；

σ_x为荷载数据的标准差，σ_y为位移数据的标准差；

X_i为样本集中第i个荷载数据，Y_i为样本集中第i个位移数据；

X′_i为样本集中第i个荷载标准化数据，Y_i′为样本集中第i个位移标准化数据。

5.根据权利要求4所述的红黏土压实度快速检测方法，其特征在于，所述步骤S21中按照数据采集时间序列输入荷载及位移标准化数据。