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摘要
裂缝是混凝土结构的主要病害，查明裂缝的深度能够为结构的耐久性和安全性评价提供可靠的信息，但同时也是混凝土结构检测的难点之一。提出了一种基于数据驱动的学习算法，通过考察波经过带缝结构传播的信号预测裂缝深度，采用扩展有限元法（Extended finite element methods, XFEM）和边界吸收层模型模拟了带缝大体积混凝土结构中的波传播过程，将接收点的观测信号和裂缝信息配对。基于人工神经网络的机器学习模型建立了基于XFEM数据集的裂缝深度预测模型。对于含未知裂缝信息的混凝土结构，通过测得的观测点信号，利用建立的机器学习模型实现裂缝深度的实时预测。通过2个数值算例验证了该算法的性能，结果表明所提出的数据驱动算法能够准确预测裂缝深度。
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