一种基于小交叉测线布置方式的弹性波层析扫描检测方法

    公开(公告)号:CN113252791B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202110770048.0

    申请日:2021-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于小交叉测线布置方式的弹性波层析扫描检测方法,在对混凝土结构进行弹性波层析扫描检测时,因为P波传播夹角主要集中在45°以内,故需要根据测点所在边的长度a与垂直于测点所在边的测线长度b的大小关系进行测线布置方式选取,当a小于b时,可选取全交叉测线布置方式、部分交叉测线布置方式或小交叉测线布置方式,均可保证每个激振点的垂直于测点所在边的测线和该激振点与其接收点尾点形成的测线之间的夹角小于45°,测线布置方式选择多样化,具有较强的适用性;当a大于或等于b时,采用小交叉测线布置方式,使之满足上述夹角要求的同时,可大幅度减少现场工作,提升检测效率,并且可将所需检测测区一次性检测完毕。

    一种基于小交叉测线布置方式的弹性波层析扫描检测方法

    公开(公告)号:CN113252791A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202110770048.0

    申请日:2021-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于小交叉测线布置方式的弹性波层析扫描检测方法,在对混凝土结构进行弹性波层析扫描检测时,因为P波传播夹角主要集中在45°以内,故需要根据测点所在边的长度a与垂直于测点所在边的测线长度b的大小关系进行测线布置方式选取,当a小于b时,可选取全交叉测线布置方式、部分交叉测线布置方式或小交叉测线布置方式,均可保证每个激振点的垂直于测点所在边的测线和该激振点与其接收点尾点形成的测线之间的夹角小于45°,测线布置方式选择多样化,具有较强的适用性;当a大于或等于b时,采用小交叉测线布置方式,使之满足上述夹角要求的同时,可大幅度减少现场工作,提升检测效率,并且可将所需检测测区一次性检测完毕。

    一种结合机器学习的隧道衬砌无损检测的辅助判定方法

    公开(公告)号:CN110082429B

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN201910317985.3

    申请日:2019-04-19

    Abstract: 本发明公开了一种结合机器学习的隧道衬砌无损检测的辅助判定方法:从采集的击振信号内提取特征参数;对特征参数内的反射时间进行回归拟合,得到标定值;以得到的特征参数表示原始信号,对此组特征值进行标记,记录其缺陷情况,以此作为一条训练集;在不同的测试对象上重复步骤上述步骤,增加训练集数量;利用模型训练软件进行模型训练;通过建好的模型,对未知检测结果的数据进行解析。本发明消减了由于厚度、材质变化产生的不利影响,增加了衬砌背面的反射时间作为缺陷判定参数,可以较好地反映缺陷特征,解决了现有的检测方法受工作人员主观因素影响较大,检测准确性较差的问题,实现了提高检测精度、降低人员主观干扰,确保检测结果客观准确的效果。

    一种基于机器学习提高无损检测精度的方法

    公开(公告)号:CN108491931A

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201810271658.4

    申请日:2018-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习提高无损检测精度的方法,包括依次进行的以下步骤:A、建立人工智能基本模型,收集大量检测数据作为学习数据;B、将步骤A中收集的学习数据导入人工智能基本模型中进行训练;C、将需要分析的检测数据导入训练后的人工智能基本模型中,人工智能基本模型生成检测结果。本发明使用多个目标参数并结合被测物已知状态进行人工智能学习,利用贝叶斯网络和神经元网络作为基本模型进行建模,采用决策树方法进行分析,相比传统技术,提高了目标参数的利用,且采用人工智能判断,摒弃了传统的人为经验干预,有效的提高检测结果的精度。

    一种预制管桩桩长及完整性检测系统及方法

    公开(公告)号:CN114323140A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111640288.5

    申请日:2021-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种预制管桩桩长及完整性检测系统及方法,该系统包括:激振工具、激振点、信号拾取装置和检测主机,激振点和信号拾取装置均设置有若干个,且若干个激振点和若干个信号拾取装置设置在预制管桩的桩顶上,并位于管桩直径方向与管桩壁厚中环线相交处,若干个激振点和若干个信号拾取装置分别沿管桩直径对称设置;信号拾取装置通过信号线缆与检测主机连接,激振工具用于向激振点施加激振信号。本发明充分结合管桩的结构特点,降低了管桩连接部位对测试信号影响,实现对管桩桩身缺陷及底部反射信号的有效提取,突破低应变检测技术不适合检测空心薄壁结构的技术瓶颈,实现对预应力管桩桩身桩长及完整性的检测。

    一种结合机器学习的隧道衬砌无损检测的辅助判定方法

    公开(公告)号:CN110082429A

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201910317985.3

    申请日:2019-04-19

    Abstract: 本发明公开了一种结合机器学习的隧道衬砌无损检测的辅助判定方法:从采集的击振信号内提取特征参数;对特征参数内的反射时间进行回归拟合,得到标定值;以得到的特征参数表示原始信号,对此组特征值进行标记,记录其缺陷情况,以此作为一条训练集;在不同的测试对象上重复步骤上述步骤,增加训练集数量;利用模型训练软件进行模型训练;通过建好的模型,对未知检测结果的数据进行解析。本发明消减了由于厚度、材质变化产生的不利影响,增加了衬砌背面的反射时间作为缺陷判定参数,可以较好地反映缺陷特征,解决了现有的检测方法受工作人员主观因素影响较大,检测准确性较差的问题,实现了提高检测精度、降低人员主观干扰,确保检测结果客观准确的效果。

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