[發明專利]基于彈性波和機器學習的預制柱套筒灌漿無損檢測方法

在審

• 申請號: 201810758962.1
• 申請日: 2018-07-11
• 公開（公告）號: CN108918679A
• 公開（公告）日: 2018-11-30
• 發明（設計）人: 吳佳曄;孫彬;吳波濤;羅技明;馮源;黃伯太;張遠軍;楊俊
• 申請（專利權）人: 四川升拓檢測技術股份有限公司;中國建筑科學研究院有限公司
• 主分類號: G01N29/07
• 分類號: G01N29/07
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 梁田

本發明公開了基于彈性波和機器學習的預制柱套筒灌漿無損檢測方法，通過采用沖擊彈性波作為檢測媒介，利用拾取的信號特征，結合機器學習得到分析模型，進而檢測套筒的灌漿密實度；利用其頻譜特性建立屬性以供機器學習；對每個測試套筒，通過獲取健全部位，作為反映混凝土力學特性的基準參數；再通過對各種結構厚度、工況下未灌漿、灌漿飽滿的套筒進行檢測，分析信號特征屬性建立訓練集以供機器學習并得到分析模型；利用分析模型對檢測數據進行分析，并對其分析結果進行驗證；將數據和驗證結果做成示例再補充到訓練集，進而優化分析模型，提高精度；使得檢測系統參與目標分析參數多，判斷精準，自動化程度高；且適用范圍廣，檢測過程簡潔清楚。

技術領域

本發明涉及一種無損檢測方法，具體涉及基于彈性波和機器學習的預制柱套筒灌漿無損檢測方法。

背景技術

預制裝配式混凝土結構(簡稱PC，Prefabricated Concrete)，是以預制混凝土構件為主要構件，經裝配、連接，結合部分現澆而形成的混凝土結構。PC工程在當今世界建筑領域中，作為新興的綠色環保節能型建筑在海外得到較普遍運用。我國在近年來也得到了長足的進展，特別是住建部于2014年頒布了《裝配式混凝土結構技術規程》(JGJ1-2014)，標志著該領域在我國已進入快速發展期。

其中的鋼筋套筒連接，以及套筒連接的灌漿密實度也直接影響到結構的承載力，是最關鍵的質量要點之一。在JGJ1-2014中，要求對其進行全數檢測。

但是，套筒灌漿料飽滿度檢測是非常困難的，盡管業內提出了X射線工業CT法、預埋傳感器法、預埋鋼絲拉拔法、X射線膠片成像法等方法，但其各有適用范圍和特點，檢測成本較高，還無法實際應用。對此，我們開發了基于沖擊彈性波和人工智能(AI)的檢測方法，可望較好地解決這個問題。

現有的工程無損檢測技術在是利用信號激發裝置和信號接收裝置進行數據采集工作，再利用編好程序的軟件對數據進行解析，得到所需的某一兩個目標參數，檢測人員根據判斷標準再結合經驗加以判斷，給出結果。這種傳統的數據解析及分析方法得到的結果存在一定缺陷，具體有一下兩點：

軟件只為得到某一兩個目標參數而編程，除了目標參數，其他可用的參數不能參與結果的判斷；某些分析結果需結合經驗加以判斷，不能做到判斷結果精準化、自能化。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是：套筒灌漿料飽滿度檢測是非常困難的，檢測成本高，不容易實際應用的問題，本發明提供了解決上述問題的基于彈性波和機器學習的預制柱套筒灌漿無損檢測方法。

本發明通過下述技術方案實現：

基于彈性波和機器學習的預制柱套筒灌漿無損檢測方法，主要包括以下步驟：

A、采用沖擊彈性波作為檢測媒介，利用拾取的信號特征，結合機器學習得到分析模型，進而檢測套筒的灌漿密實度；

B、信號特征主要利用頻譜特性，并建立屬性以供機器學習；

C、對每根預制柱，通過獲取健全部位的信息，作為反映混凝土力學特性的基準參數；

D、通過對各種結構厚度、工況下未灌漿、灌漿飽滿的套筒進行檢測，分析信號特征屬性，建立訓練集以供機器學習并得到分析模型；

E、利用分析模型對未知灌漿狀況的套筒的檢測數據進行分析，并對其分析結果進行驗證，將數據和驗證結果做成示例再補充到訓練集，進而優化分析模型；

F、重復上述C～E，不斷優化分析模型，提高預測精度。