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Detection of damage locations and damage steps in pile foundations using acoustic emissions with deep learning technology

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Frontiers of Structural and Civil Engineering 2021年第2期15卷 318-332页

作者： Alipujiang JIERULA Tae-Min OH Shuhong WANG Joon-Hyun LEE Hyunwoo KIM Jong-Won LEE School of Resource&Civil Engineering Northeastern UniversityShenyang110819China School of Mechanical Engineering Pusan National UniversityBusan46241Korea Department of Civil and Environmental Engineering Pusan National UniversityBusan46241Korea Korea Institute of Geoscience and Mineral Resource(KIGAM) Daejeon34132Korea

The aim of this study is to propose a new detection method for determining the damage locations in pile foundations based on deep learning using acoustic emission ***,the damage location is simulated using a back propagation neural network deep learning model with an acoustic emission data set acquired from pile hit *** particular,the damage location is identified using two parameters:the pile location(PL)and the distance from the pile cap(DS).This study investigates the influences of various acoustic emission parameters,numbers of sensors,sensor installation locations,and the time difference on the prediction accuracy of PL and *** addition,correlations between the damage location and acoustic emission parameters are ***,the damage step condition is determined using a classification model with an acoustic emission data set acquired from uniaxial compressive strength ***,a new damage detection and evaluation method for pile foundations is *** new method is capable of continuously detecting and evaluating the damage of pile foundations in service.

关键词： pile foundations damage location acoustic emission deep learning damage step

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