【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于建筑和基础工程领域，具体涉及一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法。
技术介绍
1、预应力混凝土管桩(phc管桩)是一种常用于建筑和基础工程中，因其承载能力强、施工方便和耐久性强而广泛应用于建筑基础、桥梁基础等工程建设领域。作为重要的基础支撑结构，其竖向承载力的准确检测对工程质量和安全至关重要。目前管桩竖向承载力检测方法中试验手段有静载试验法和自平衡法。静载实验法能直接和准确的承载力数据，但其常规加载方法需要上千吨堆载物，堆载物的堆放运输等，造成成本高、施工复杂，对场地要求严格。自平衡法基于桩体的应变和变形预测竖向承载力，施工方便，但是对测量设备要求高，数据处理复杂且反演分析准确性难以保证，容易受到。非实验手段有经验公式法和数值模拟方法。其中经验公式法计算简便、成本低，但该方法依赖于经验公式，精度受限于使用公式的适用性和土体特性。数值模拟方法基于有限元方法构建桩基模型，采用桩侧和桩端传递函数来确定管桩的承载力，其可以考虑复杂的土体和桩工况，灵活性较强。不足的是需要较高的计算能力和对土体特性有较高的准确要求。
2、随着人工智能的兴起和发展，深度学习在数据处理和模式识别方面的展现出的优势已被多个行业所应用，比如交通运输行业训练车流量等交通数据以优化交通信号和减少拥堵。如何使用大数据技术校准管桩竖向承载力已成为工程建设行业所关注的重点问题之一。基于自平衡法桩基监测技术，通过利用深度学习方法，可以从大量数据中提取潜在的承载力信息，进而提高桩基承载力检测的精度和效率。
技术实现思路<
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法，以解决现有技术中的问题，本专利技术所采用的技术方案是：
2、一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法，包括以下步骤：
3、步骤一，获取管桩和土体的特征参数，构建包含土层参数和管桩参数的基础数据集s1；
4、步骤二，对基础数据集s1中的力学参数进行预设处理，预设各类型土层对应的标准力学参数；
5、步骤三，计算并获得管桩理论竖向极限承载力估计值,所得数据为s1；
6、步骤四，基于基础地质数据库数据集s1中的土层参数和管桩参数，利用有限元软件构建管桩数值模型计算管桩的极限竖向承载力，数据所得为s2；
7、步骤五，利用卷积神经网络和长短期记忆网络进行建模，构建桩基承载力预测模型，并结合数据集s2开展预测模型训练，优化模型参数，将桩基承载力预测模型利用到实际的管桩检测中，预测管桩极限承载力。
8、进一步的，步骤一中，管桩的特征参数包括桩体的几何尺寸、桩体自重、混凝土等级、混凝土强度值。
9、进一步的，步骤三中，采用以下公式计算并获得管桩理论竖向极限承载力估计值：
10、
11、式中，s为单桩极限竖向承载力，d1i为第i层土管桩外径；l为管桩长度，ap为管桩的桩端面积，qpi为第i层土层对桩身的极限侧摩阻力；qpi为桩底范围内土层第j块小面积的桩端阻力。
12、进一步的，步骤五包括：
13、步骤100：数据收集：通过在现场安装传感器，收集管桩在不同载荷下的实时数据，获取管桩实际的承载力数据作为训练集；
14、步骤200：数据预处理，对收集到的传感器数据、现场试验结果，进行清洗和标准化处理的预处理；
15、步骤300：深度学习模型构建，使用卷积神经网络对传感器数据中的空间特征进行提取，采用长短期记忆网络对时间序列数据进行建模，构建一个综合考虑空间和时间特征的桩基承载力预测模型；
16、步骤400：模型训练与优化，利用预处理后的数据对深度学习模型进行训练；
17、步骤500：承载力评估，将经过训练的深度学习模型应用于实际的管桩检测中，根据传感器数据实时预测桩基的竖向承载力，并与现场试验结果进行对比，以调整桩基承载力预测模型的参数；
18、步骤600：确定匹配学习模型参数，根据输入不同的土层和管桩参数，预测管桩极限承载力。
19、进一步的，步骤300中，桩基承载力预测模型包括：
20、卷积层301，其对输入土层参数和管桩参数依次进行特征提取，输出多个特征参数；
21、确定层302，根据输入土层力学参数，确定该数据包括的与位置相关的各个特征是否为该关注对象所在位置的特征；
22、合成层303，根据确定层302的输出结果，对卷积层301输出的多个特征参数进行加权合成处理；
23、全连接层304，根据合成层303进行加权合成处理后的多个承载力值，输出竖向极限承载力预测值。
24、本专利技术具有以下有益效果：本专利技术的基于深度学习的管桩竖向承载力校准方法，具有以下优点：提高检测精度：通过深度学习模型综合考虑空间和时间特征，提高了对管桩竖向承载力的预测精度减少了传统检测方法所需的复杂操作和高昂成本，降低了检测的总体费用。实现了对桩基承载力的实时评估，提供了更为及时和准确的工程质量控制手段。该方法不仅适用于预应力混凝土管桩，还可以推广应用到其他类型的桩基检测中。
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1.一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法，其特征在于：步骤一中，管桩的特征参数包括桩体的几何尺寸、桩体自重、混凝土等级、混凝土强度值。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法，其特征在于：步骤三中，采用以下公式计算并获得管桩理论竖向极限承载力估计值：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法，其特征在于：步骤五包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法，其特征在于：步骤300中，桩基承载力预测模型包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的管桩竖向承载力预测方法，其特征在于：步骤一中，管桩的特征参数包括桩体的几何尺寸、桩体自重、混凝土等级、混凝土强度值。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的管桩竖向承载力预...
【专利技术属性】
技术研发人员：范勇深，林世豪，樊治文，范进深，林伟峰，吴灿明，梁仕标，郭德湛，陈志铭，岑学森，黄柳明，陈树彪，卢俊全，程镜霖，刘锋，闫亚涛，刘宝良，严君洲，
申请(专利权)人：广东同辉检验中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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