刘伟平，田思文

(南昌大学建筑工程学院，江西 南昌 330031)

桩基础是一种广泛使用的深基础形式，经常应用于高层建筑、桥梁和港口等重要结构中。其施工质量和完整性对保证建筑工程整体质量和安全具有十分重要的作用。由于灌注桩通常是地下成桩方式，存在施工难度大、工艺复杂和隐蔽性强等特点，在施工过程中很容易产生孔洞、裂缝、夹层、缩颈等缺陷，进而破坏桩身的完整性[1]。所以，采用合理可靠方法对桩身完整性进行检测是保证建筑安全的必要条件。

低应变应力波反射法是工程上常用的基桩完整性检测方法，具有检测快速、经济、无损等特点。使用这一方法时，利用力棒或手锤敲击桩顶，激发一维应力波沿桩身向下传播，应力波在传播过程中遇到诸如桩截面缩颈、离析、断桩等缺陷时发生反射(表现为波阻抗的改变)，通过安装在基桩顶部的传感器(速度型和加速度型)接受反射信号。通过综合分析反射波时程曲线，对桩身的完整性进行判断。目前，根据反射波信号检测桩身完整性常用[1]方法主要有两种：一是人工检测方法；二是基于机器学习的模式识别方法。使用第1种方法时，需要检测人员应用实际检测经验进行判断，检测精度受到多种人为因素(如经验、注意力和熟练程度)的影响，存在成本高、效率低、主观性强的问题[2-3]。使用第2种方法时，对应人工神经网络既有极强的大规模处理能力，又有非线性映射能力、良好的自适应性、强大的训练和容错功能[4]，可以通过分析信号参数信息、提取相关特征来进行完整性分类判断。……