基于深度学习的黄土干湿循环损伤分析

摘要：

为研究干湿循环条件下黄土的微观结构变化规律,以西安市黄土为例,先基于灰度共生矩阵提取黄土灰度图像纹理特征,计算土壤的微观裂纹和孔隙面积占比,然后通过深度学习时序回归预测模型建立起灰度纹理特征和微观裂纹与孔隙面积占比之间的联系,计算土壤干湿循环损伤因子判断土壤干湿循环损伤程度.研究表明:在2次干湿循环内,土壤团粒边缘结构破坏,微观裂纹和孔隙急剧增加;在5次干湿循环内,土壤结构纹理化走向逐渐明显,趋近于平行水分迁移方向;经历4次干湿循环后,土壤的干湿循环损伤破坏比例达到93.10％;经过6次干湿循环后,土壤的干湿循环损伤已不再增大,即土壤微观结构纹理化已经趋于稳定.

关键词：黄土、干湿循环、微观结构、灰度共生矩阵、深度学习

所属期刊栏目：40

分类号：TU431(土力学、地基基础工程)

在线出版日期：2023-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：87-94