基于极限梯度提升和探地雷达时频特征的水泥路面脱空识别

针对探地雷达(GPR)数据解译依赖于人工经验,存在费时费力和主观偏差的问题,提出了基于极限梯度提升(XGBoost)和GPR时频特征的水泥路面脱空识别方法。采用正演模拟、室内试验和现场试验获得了脱空病害数据源,建立含有标签的脱空GPR数据集;通过重采样方法统一GPR数据采样频率,并对预处理后的GPR数据进行时频域特征提取,建立了包含18个时域和12个频域特征的数据集。以时频域特征为输入,是否存在脱空病害为输出,采用XGBoost算法构建脱空识别模型,并与随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)算法进行对比。结果表明,模型的识别准确率排序为XGBoost(98.10%)>ANN(95.10%)>RF(93.17%),XGBoost模型识别精度最高,并能在实际路面上准确定位脱空区域。

基于探地雷达时频特征的水泥路面脱空识别

脱空病害在水泥路面中不可避免,危害路面结构安全性,迫切需要建立脱空病害区域的准确定位方法。采用探地雷达(GPR)为无损检测工具,通过GPR信号时频特征的提取和正反演实验构建了脱空病害的特征数据集,将特征集进行PCA降维,以PCA主元为输入、正常和脱空为输出分别建立SVM和ANN脱空识别模型;在获得脱空的GPR信号上提出窗口能量法判断脱空区域的深度,在实际路面上对脱空识别进行验证。结果表明:时频特征可表征脱空病害,包含病害的部分数据集更适合用于建模识别;ANN的识别准确度优于SVM,窗口能量法可有效定位脱空区域的深度,并对噪声具有一定的鲁棒性,在室内模型中定位精度平均误差1.51%。研究结果可为路面精准养护提供科学依据。

水泥路面脱空区域GPR信号的时频域分析

水泥路面脱空是导致路面板块断裂的主要因素,若能及早确定脱空区域的范围,则可为水泥路面结构安全性的力学分析提供依据。以水泥路面脱空病害为研究对象,采用正演模拟方法研究了不同脱空形状以及不同填充物质对GPR(探地雷达)响应信号的影响;采用编程软件设计了探地雷达(GPR)信号处理模块,使用连续小波变换(CWT)提取脱空区域的信号特征,对病害区域进行了3D重构;并将上述方法在构建的室内脱空模型上进行了验证。结果表明,设计的后处理软件可实现GPR信号的后处理功能,为正演和反演数据的信号分析提供有效工具;经过CWT处理后的脱空与正常路面的GPR信号在时频域差异明显,CWT图谱能量集中区域可表征脱空的深度和范围,CWT结果还可用于3D可视化分析,为解译脱空区域范围以及判断是否含水提供参考,这为GPR信号解译提供了新的处理手段。

基于GPR信号的水泥路面脱空特征表征方法

脱空缺陷在水泥路面中不可避免,严重影响水泥路面的结构安全性,迫切需要建立脱空缺陷的早期检测和识别方法,保障行车安全。为获得表征脱空缺陷的方法,在室内构建了不同脱空尺寸的空洞模型,并用探地雷达进行了检测试验;分析了正常路面与脱空状况下的回波信号,提取了探地雷达信号的28个时频域参数,并进行了特征参数对比,用主成分分析(PCA)对两种样本进行了降维分析。结果表明,正常路面样本与脱空样本的时频特征存在明显差异,PCA降维后的二维及三维成分均能有效将正常和脱空样本区别,表明提取的28个时频域特征参数指标可作为水泥混凝土路面的脱空判别依据,并在实际路面进行了验证。为水泥路面的脱空病害的智能无损检测与识别奠定了基础。

标准化信号处理在路面病害特征增强中的应用

探地雷达(GPR)是一种快速的路面无损检测设备,然而数据解译速度限制了其快速性,因此迫切需要更高效的数据处理方法。项目小组以水泥路面脱空病害为对象,分析了常规四步GPR信号处理的步骤及信号转换的本质,提出了两步标准化处理方法,采用FFT方法替代常规去除均值化的直流偏移方法,以及采用信号标准化方法替代增益设定和背景扣除,并与常规ReflexW处理的结果进行对比。研究结果表明:FFT方法可有效去除GPR信号中的直流偏移,标准化处理方法与常规多步骤的处理结果在B-scan上图谱特征一致,并且标准化方法处理的脱空病害特征更为突出,该方法可以将不同雷达天线采集的原始数据缩放到同一个量度,为后续GPR信号的智能识别算法提供了较为标准的数据源。

预应力钢铰线先张法的施工技术

介绍了预应力空心梁台坐、底座的选择与建造和钢铰线先张法的施工工艺和张拉过程应注意的问题 。

不同小波基对水泥路面脱空信号时频特征的影响

水泥路面脱空是导致路面板块断裂的主要因素,及早确定脱空区域的范围,可为水泥路面结构安全性的力学分析提供依据,避免断板现象.以水泥路面脱空病害为研究对象,采用正演模拟方法研究了脱空形状和深度对探地雷达(Ground Penetrating Rada,GPR)响应信号的影响.使用连续小波变化(Continuous Wavelet Transform,CWT)提取脱空区域信号的时频域特征,并用CWT时频特征重构脱空区域的3D模型.在此基础上,研究了不同小波基对脱空特征的影响,并在室内模型上进行验证实验.结果表明,正演模拟与室内模型的脱空特征一致,且脱空与正常路面的GPR信号在时频域差异明显,CWT图谱能量集中区域可表征脱空的深度和范围;不同小波基函数的CWT处理结果不同,相比于morse小波和bump小波,amor小波的CWT的处理结果更精确,更能反映脱空的时频特征;CWT时频特征可实现脱空病害的3D可视化,为分析脱空区域范围提供参考,这为后续开展道路养护提供理论依据.

基于GPR信号和卷积核的水泥路面脱空识别算法

脱空缺陷在水泥路面中不可避免,严重影响水泥路面的结构安全性,迫切需要建立脱空缺陷早期识别定位方法,为路面精准预养护提供依据.根据探地雷达(GPR)数据的成像原理,提出了标准化和去背景的脱空特征增强算法.依据GPR发射Ricker子波的工作特点,借鉴深度学习中卷积网络的特征提取特性,以A-Scan数据集为对象,设计了提取脱空特征的二维卷积核,并提出基于卷积核和阈值判断的脱空定位算法.采用数值模拟和室内验证相结合的方法,研究了不同卷积尺度的影响,并将设计的卷积识别算法在水泥路面进行现场验证.实验结果表明,提出的标准化和去背景的预处理算法可替换传统的GPR多步骤数据处理的算法组合,有效实现脱空区域的特征增强作用;卷积算法有效突出了脱空特征,卷积核尺度过大会降低图谱分辨率,卷积尺度过小无法突出脱空特征,合适卷积纵向尺寸为1~1.5倍f_(s)/f_(0),横向尺寸根据检测对象一般取对应实际距离10~20 cm的采样点.实验统计方法设置了卷积核判断阈值,可有效确定脱空区域的深度以及判断脱空区域是否含水,为水泥路面病害的自动识别奠定基础.