本文采用理论分析、模型实验、数值模拟和现场测试相结合的方法,对模型桩和工程桩的现场测试信号以及数值模拟基桩动测信号进行小波分析,并与神经网络技术相结合,实现了对基桩缺陷进行准确诊断的目的,得出以下一些研究成果:(1)以一维应力波理论为基础,采用动力有限元的方法,对脉冲荷载作用下应力波在混凝土桩中的传播过程及反射特性进行了系统的研究,并得到桩身质点纵向振动速度时程的空间曲面,最后将数值模拟曲线与应力波反射法实测曲线进行了拟合对比,发现理论曲线与实测曲线取得较好的一致,表明本文所采用的模型、桩土参数的确定及数值分析的结果是可靠的,对提高动测结果的准确性有所裨益。(2)本文对小波分析在基桩检测中的应用进行了研究,该方法利用传统的应力波反射法的测试数据,得到反映桩身中应力波传播的更多有用信息,消除了由实测信号直接读取反射波特性所存在的误差,具有较好的准确性和灵活性。(3)基于小波变换的时频局部化特性及人工神经网络的非线性映射特性,将小波变换和人工神经网络的优点结合起来。从基桩动测信号小波变换的分量中提取特征,最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类,进而实现对基桩缺陷进行诊断的目的。数值模拟试验显示了该方法的合理性,在此基础上进行了工程桩的现场试验研究,结果表明训练成功的神经网络可以作为智能分类器对基桩常见缺陷进行有效的识别和诊断。(4)桩基工程中的许多问题都属于复杂系统的问题。鉴于此,本文进行了基于小波分析的基桩缺陷诊断专家系统的概念设计,试图从基桩完整性的影响因素出发,结合施工监测数据,构造一个基桩完整性诊断的多重数据库集成系统,进而实现基桩完整性检测的精细化、可视化、智能化。