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基于DIC和YOLO算法的复杂裂隙岩石破坏过程动态裂隙早期智能识别

         
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为了定量研究复杂裂隙岩石变形破坏规律和裂隙扩展特征,利用裂隙网络模型3D打印技术制作了含20条随机节理的类岩石试件,利用数字图像相关方法(DIC)研究了试件破坏过程中应变场演化过程,并分析了每一条裂隙的扩展过程,探讨了动态裂隙对试件整体强度的影响。在此基础上,基于YOLOv5深度学习网络模型,结合DIC云图,提出了一种智能精准识别动态裂隙的算法。研究表明:含复杂裂隙试件破坏过程中往往伴随多条裂隙同时扩展和贯通,试件整体强度与动态裂隙扩展具有重要关系,统计动态裂隙的扩展情况可以半定量地判定试件整体稳定性。在每条原生裂隙起裂前,总是首先出现应变集中区域,并且应变集中区域具有前兆性,预示着新裂纹的萌生。原生裂隙的动态演化基本可以分为原生裂隙、应变集中区、新生裂纹和交叉裂隙4种类型,其中,新生裂纹和交叉裂隙对试件整体强度影响最大。提出的智能精准识别动态裂隙算法的精确率、召回率和平均精度均值(P_(mA))都在80%以上,且P_(mA)最高达到了91%,GIoU损失参数迭代训练后达到0.01,4种类型裂隙相对应的F_(1)分别为83%,89%,87%和85%,4种类型裂隙的总体识别精度可达86%。说明该方法在复杂裂隙岩体裂纹识别、定位分类是快速精确有效的。试件在受载时,智能识别算法重点识别并统计新生裂纹和交叉裂隙数量,当新生裂隙和交叉裂隙数量较多时,试件即将破坏,可提前进行预警。

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