[发明专利]一种用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法

说明书

本发明公开了一种用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法，该方法包括结构监测信号采集和声发射信号后处理两部分。结构监测信号采集包括测点布置，试件加载，搭载声发射系统和声发射信号采集，分类模型构建和损伤识别将所述信号采集测得的参数进行计算分析，声发射信号后处理将所述信号采集测得的参数进行计算分析，声发射信号的参数特征的提取、分类模型构建、损伤识别以及安全预警。该方法将声发射技术与机器学习算法相结合，利用统计分析和机器学习算法，能够结合实际结构的荷载数据提供的信息，尽可能全面地保证了对数据信息的提取和分析，同时具有较高的准确度，为混凝土结构损伤的无损监测分析提供了技术手段，具有广泛的应用价值。

技术领域

本发明涉及一种用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法，属于无损检测领域。

背景技术

在工程的维护与管养中，对大型混凝土结构进行无损检测是非常重要的技术手段，其能够在结构工作期间对其内部产生的损伤进行探测和及时预警。然而当下无损检测技术还未发展完善。声发射技术由于其xxx等特点，近年来受到很多人的关注。尤其是在需要长期健康观察的环境中特别有用。

目前，有许多工程尝试使用声发射技术对于大型混凝土结构的内部损伤进行检测。但是由于混凝土内部破坏过程复杂，在其劣化过程中且会产生大量的声发射信号，过大的数据量会给数据分析带来难度，传统的振幅，振铃计数等参数分析的方法虽然简单且易于实现，但是容易受到干扰，不能准确反映结构的损伤状态。频域分析方法具有较强的抗噪能力，但是也存在一致性不好的缺陷，而这可能会造成对信息理解产生偏差从而形成错误的判断。因此需要一种能够有效分析无损检测数据来进行损伤识别的方法。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法，构建了信号压缩方法和机器学习分类模型，进而实现高效全面的对数据特征进行评估，损伤识别以及安全预警。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明的用于混凝土结构无损检测损伤识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)布置实体结构的监测点，选择结构最大荷载或易发生破坏的节点，如跨中，支座处等；

(2)搭载声发射系统，安装声发射探头，在探头与结构表面接触，并用隔音罩罩住声发射探头，防止外界噪音干扰；

(3)结构定点荷载试验，采集声发射信号并储存，计算分析得声发射信号参数；

(4)对相应声发射参数的数据进行重新整理；

(5)对不同声发射参数数据之间的线性相关性进行分析，去除相关性最高的参数，以避免分析过程中的多重共线性，重复上述的操作，最终每个试验过程的数据经过不断去除参数剩余三个相关性最小的特征参数；

(6)采用10折交叉验证法，构造训练样本，基于所述的样本进行决策树模型训练获得决策树分类模型；

(7)基于超参数，利用贝叶斯优化策略构建一个代理模型，并利用该代理模型从超参数配置中预测指标，反复迭代直到达到了预设迭代次数或者预设约束值被超越，最终使参数趋近于最佳值，从而完成对模型的优化调参工作；

(8)基于所述训练模型，将待分类的数据输入到完成调参的模型内，通过计算，分类模型将每个声发射数据标记类别标签并输出，完成对数据点的分类。根据混凝土结构破坏特点，损伤类型可大致被分为基质破坏，骨料破坏，界面摩擦，纤维断裂等四种类型，可以根据分类结果与所述的破坏类型对应，从而进行损伤模式识别。当骨料破坏和纤维断裂的信号比例超过基质破坏和界面摩擦信号比例时，标记为潜在严重损坏，并向外部信息中心反馈信息。

作为优选，所述步骤(4)中数据进行重新整理遵循的具体公式如下：

其中：

xi表示某声发射参数的原始实测值；