一种基于深度学习的桥梁结构侵蚀程度监测方法

本申请提供一种基于深度学习的桥梁结构侵蚀程度监测方法，包括：针对不同类型和部位的桥梁钢材样本，利用电子背散射衍射方法表征晶界结构、晶粒取向微观组织特征，确定晶体典型微观组织类型；对获取的大样本数据集进行预处理和特征工程处理，提取氯离子浓度与微观组织特征，构建晶间腐蚀预测模型的训练数据；根据氯离子浓度的变化规律与晶体典型微观组织类型，构建桥梁钢材晶间腐蚀预测模型，并在大样本数据集上进行训练和验证；在桥梁钢材服役环境中布设无线传感器网络，实时采集氯离子浓度、温湿度环境参数，通过数据预处理和特征提取以得到模型输入所需的数据。