【摘 要】
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近年来,随着经济的快速发展,我国公路的建设也迅速发展起来。作为我国公路交通的主要路面,水泥混凝土路面因具有稳定性强、刚度大及荷载能力强等特点在我国公路交通系统中占
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近年来,随着经济的快速发展,我国公路的建设也迅速发展起来。作为我国公路交通的主要路面,水泥混凝土路面因具有稳定性强、刚度大及荷载能力强等特点在我国公路交通系统中占有很大比例,然而它经常受到板底脱空的威胁,板底脱空是砼路面最常见的危害之一,严重影响着道路交通的运输安全,因此尽快准确地检测出水泥混凝土路面的脱空状况显得尤为重要。传统声振无损检测法中用单麦克风接收音频信号时不仅抗干扰能力差且空间分辨率低,本文针对上述缺点运用麦克风阵列接收采集的实验数据;通过对采集的数据进行去躁、声源定位及语音增强等处理;并对音频信号进行Wigner时频分析提取有效特征,最后用深度学习的方法对其进行分类,以此来评估水泥混凝土路面的脱空状况并得出分类的准确率。同时,在用深度学习的方法进行分类时,本文也将用DBN网络分类模型和CNN网络分类模型的分类结果进行对比,并在文章最后给出了分类准确率的对比结果。本文在实测数据的基础上,运用相关软件对处理后的数据进行仿真,DBN网络分类模型采用MATLAB中深度学习工具箱DeepLearnToolbox对处理后的数据进行仿真,而CNN网络分类模型是在Caffe平台GPU计算条件下进行仿真实验的,实验结果表明:本文采用的深度学习方法中DBN网络模型和CNN网络模型的分类准确率分别为97.33%和99.1%,比传统SVM方法的分类准确率分别高9.83%和11.6%,验证了本文方法的可行性,可准确判断出砼路面的脱空情况。而在深度学习的方法中,CNN网络模型比DBN网络模型的分类准确率高1.77%,可知CNN网络模型分类的准确率更高。
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