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申请/专利权人:北京交通大学
摘要:本发明公开了一种基于探地雷达的传统石砌墙体内部残损及异常物无损辨识方法,包括如下步骤:基于马氏距离异常数据判别法得到雷达回波异常反射区域的位置和范围,完成异常反射物的位置和尺寸辨识;基于异常反射区域内振幅数据的统计分布规律,并以该异常区域的均方根振幅和界面反射系数为特征参数,构造非中心卡方分布求得特征参数分布区间,实现该异常区域的种类辨识。本发明提出石砌墙体内部异常物的位置和尺寸辨识计算方法,选取均方根振幅和界面反射系数作为特征参数,建立了石砌墙体内部异常物的辨识图谱,实现了墙内异常物位置、尺寸和种类信息的精准辨识,以期为传统石砌墙体的加固维护提供一些参考。
主权项:1.一种基于探地雷达的传统石砌墙体内部残损及异常物无损辨识方法,其特征在于:包括如下步骤:S1、基于马氏距离异常数据判别法得到雷达回波异常反射区域的位置和范围,完成异常反射物的位置和尺寸辨识;S11、使用中心频率为1700HZ的雷达设备对墙面进行扫描,获取墙体的雷达检测数据;S12、基于与探地雷达系统相匹配的数据处理软件GeoScan32对原始雷达数据进行预处理;S13、选取具有最大敏感性的A-Scan单道波能量和采样点振幅方差作为区分异常数据与普通数据的判别指标,并采用马氏距离异常数据判别法确定异常反射区域的范围,具体步骤如下:1提取雷达振幅数据,计算所有A-Scan单道波的能量,并将其按最大值归一化,单道波能量计算公式如下: 式中Es表示单道波能量,n表示该道波的采样点总数,Ai表示每个采样点处的振幅;2计算雷达数据矩阵中每一行的行方差,并将计算所得的行方差按最大值进行归一化,方差计算公式如下: 式中Vs表示采样点方差,n表示该采样点处A-Scan波的总道数,Ai表示该采样点处的振幅,该采样点所在行的振幅均值;3采用马氏距离异常数据判别法对计算得到的单道波能量归一化值和采样点振幅方差归一化值进行分析,从单道波能量归一化值中筛选出异常区域所在A-Scan单道波的数量及其相应位置,从采样点振幅方差数据中筛选出异常区域所在采样点的数量及其相应位置,进而确定异常区域的位置和范围;S14、异常区域的位置及尺寸辨识在进行探测试验时,墙体内部异常物在沿测线方向的测量尺寸为测线向实际尺寸,在沿墙体厚度方向的测量尺寸为墙厚向实际尺寸,异常物的测线向判别尺寸计算表达式如下:Hd=SjNj-112式中,Hd表示测线向判别尺寸,Sj表示采样道A-Scan的道间距,Nj表示异常采样道的道数,测线向判别尺寸为采样道间距与异常采样道间隔数量的乘积;异常物的墙厚向判别尺寸计算表达式如下:Vd=SiNi-113式中Vd表示墙厚向判别尺寸,Si表示采样采样点间距,Ni表示异常采样点数,墙厚向判别尺寸为采样点间距与异常采样点间隔数量的乘积;在经过马氏距离异常数据检测判别式获得异常采样道和异常采样点之后,可以进一步确定异常采样道和异常采样点的起始位置;一道异常采样道与第零道采样道之间的距离为测线向判别距离,其计算表达式如下:D=Sj·Cf16式中,D表示测线向判别距离,Sj表示采样道A-Scan的道间距,Cf表示第一道异常采样道;S2、基于异常反射区域内振幅数据的统计分布规律,并以该异常区域的均方根振幅和界面反射系数为特征参数,构造非中心卡方分布求得特征参数分布区间,实现该异常区域的种类辨识。
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百度查询: 北京交通大学 一种基于探地雷达的传统石砌墙体内部残损及异常物无损辨识方法
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