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申请/专利权人：广西路桥工程集团有限公司
申请日：2022-08-24
公开（公告）日：2023-02-03
公开（公告）号：CN115684341A
主分类号：G01N29/04
分类号：G01N29/04;G01N29/06;G01N29/07;G01N29/265;G01N29/44
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.02.21#实质审查的生效;2023.02.03#公开
摘要：本发明关于一种基于MCMC模型的CFST拱桥管内混凝土缺陷智能识别方法，包括以下步骤：利用弹性波检测CFST拱桥拱肋1截面，获取检测数据，检测数据包括弹性波波速；将检测得到的弹性波波速输入概率模型中进行定量识别，概率模型包括根据概率模型判断检测数据的密实情况，当检测数据位于概率模型95％置信区间范围内，该截面检测数据密实性好，当检测数据位于概率模型95％置信区间之外，该截面检测数据密实性差；该方法步骤简单，操作方便，效果良好。
主权项：1.一种基于MCMC模型的CFST拱桥管内混凝土缺陷智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：利用弹性波检测CFST拱桥拱肋1截面，获取检测数据，检测数据包括弹性波波速；将检测得到的弹性波波速输入概率模型中进行定量识别，概率模型包括： 式中，EWV为弹性波波速预测值，fc为拱肋1中核心混凝土的抗压强度，t为检测时间，Ts为胶凝材料种类对抗压强度的耦合影响，Tt为胶凝材料种类对时变规律的耦合影响，α＝[α1，α2，α3]为基于不同实桥检测结果进行更新的概率模型的参数向量，η为拱肋1内存在管内钢结构时对弹性波波速的增幅系数，εσ～N0，1，ε为标准正态分布随机变量，σ为模型参数的系统误差；根据概率模型判断检测数据的密实情况，当检测数据位于概率模型95％置信区间范围内，该截面检测数据密实性好，当检测数据位于概率模型95％置信区间之外，该截面检测数据密实性差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西路桥工程集团有限公司 基于MCMC模型的CFST拱桥管内混凝土缺陷智能识别方法及系统
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