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基于深度学习的隧道衬砌病害GPR探测智能反演与识别方法的任务书
任务书
一、任务背景与意义
隧道是地下交通建设的重要组成部分，在城市交通中起着重要作用。隧道衬砌作为隧道的重要组成部分，其安全状况对隧道的使用寿命和安全运行有着决定性的影响。传统的隧道衬砌病害检测方法存在着效率低、精度不足等问题，难以满足现代城市建设的发展需要。因此，开展基于深度学习的隧道衬砌病害GPR探测智能反演与识别方法的研究，具有十分重要的现实意义和应用价值。
二、研究内容
1.基于GPR技术获取隧道衬砌病害数据
利用GPR技术获取隧道衬砌病害数据，掌握GPR技术的原理及应用方法。
2.基于深度学习算法进行GPR数据智能反演
建立GPR数据智能反演的深度学习模型，利用深度学习算法对隧道衬砌病害进行智能反演，实现对隧道衬砌病害信息的自动提取与识别。其中包括基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型的实现与优化。
3.基于机器学习算法进行数据特征提取和分类
在深度学习模型反演得到的数据基础上，将机器学习算法用于数据特征提取和分类。对于隧道衬砌病害数据的类型、程度等进行分类和归纳，形成对病害描述的标准化模板，为检测结果的分析和处理提供依据。
4.基于实验数据对算法进行验证
本文研究采用有限元模拟数值测试，实验数据采用多人分析结果进行对比，验证算法的准确性和可靠性。
三、预期成果
本文研究的预期成果主要包括以下两个方面：
1.建立基于深度学习和机器学习的隧道衬砌病害GPR探测智能反演与识别方法
通过建立基于深度学习和机器学习的隧道衬砌病害GPR探测智能反演与识别方法，实现对隧道衬砌病害的高效、准确检测和诊断，为隧道衬砌的安全维护和管理提供技术支持。
2.设计和开发相应的软件系统
根据本文研究的结果，设计和开发相应的软件系统，实现针对不同类型隧道衬砌的智能检测和识别。同时，为提高软件系统普适性和可操作性，可设计数据展示、全局搜索、分析比较等功能，为检测人员提供更加便捷、准确的检测工具。
四、研究计划
1.第一年计划
（1）对GPR技术进行深入了解，并建立基于GPR技术的数据采集系统。
（2）阅读相关文献，学习深度学习和机器学习算法的相关知识。
（3）选择和优化建立CNN、RNN等深度学习模型。
2.第二年计划
（1）收集隧道衬砌病害数据，并进行处理和智能反演。
（2）优化并实现基于机器学习的数据特征提取和分类，形成对病害描述的标准化模板。
3.第三年计划
（1）进行实验研究，对算法进行验证。
（2）根据研究结果，设计开发相应的软件系统，实现智能检测和识别。
五、参考文献
[1]周宇轩,岳金涛,李倩,等.隧道衬砌GPR检测中病害特征提取方法[J].中国公路学报,2019,32(4):183-192.
[2]李文广,李泽鹏,常磊,等.基于深度学习的杆件结构损伤自动识别研究[J].土木工程学报,2019,52(4):37-44.
[3]常海峰,刘涌.深度学习在土木工程中的应用与展望[J].地下空间与工程学报,2019,15(4):1071-1074.