基于深度学习的基础桩基静载试验技术  

作　　者：文力军 张磊 

机构地区：[1]山东众联恒信工程集团有限公司,山东济南250000

出　　处：《建材发展导向》2025年第4期109-111,共3页Development Guide to Building Materials

摘　　要：本文提出了一种基于深度学习的桩基静载试验技术,将LSTM与CNN混合模型应用于试验数据分析。通过高精度传感器采集试验数据,采用小波变换等方法进行数据预处理,构建了适用于桩基静载试验的深度学习模型。在某大型综合体项目中的实际应用表明,该技术显著提升了试验效率与评估精度,降低了综合成本。项目成果为复杂条件下的桩基工程质量控制提供了新思路,对推动土木工程领域的智能化发展具有一定意义。

关 键 词：桩基静载试验 深度学习 智能评估 

分 类 号：TU74[建筑科学—建筑技术科学]