基于支持向量机的隧道衬砌空洞机器识别方法

探地雷达是检测隧道衬砌空洞最为有效的方法之一,但检测数据的解析始终是限制其广泛应用的关键。基于支持向量机的基本理论,文章建立了一套隧道衬砌空洞探地雷达图像的机器识别方法,该方法包括图像预处理、特征提取和支持向量机识别三个步骤。首先,探地雷达图像需经过零时修正、滤波、偏移、增益等预处理以提高信噪比;其次,对图像的时域信号进行分段,在分段信号上提取方差、标准绝对偏差和四阶矩三个统计量作为图像特征;最后,利用已知数据对支持向量机模型进行训练,并用数值模拟和模型试验数据对训练好的支持向量机模型进行测试。结果表明,该方法不仅能够准确识别隧道衬砌和围岩内的空洞,还可以对空洞埋深及横向分布范围做出较准确的判断。     

基于地质雷达无损探测的隧道衬砌质量检测方法

在开展隧道衬砌质量检测过程中,由于检测规模较大,导致难以实现对其整体的高精度检测,因此,提出基于地质雷达无损探测的隧道衬砌质量检测方法研究。分别将SIR3000型地质雷达、钢卷尺以及900MHz天线作为检测设备,沿拱顶及距拱顶水平距离为定值的两侧拱腰布设3条纵向检测线后,按照隧道衬砌施工设计情况,对衬砌厚度数据输出方式进行差异化设置,并根据反馈雷达信号检测隧道中不同位置衬砌的厚度,从而判断衬砌质量。根据测试结果可知,该方法对隧道不同位置衬砌厚度的检测结果误差稳定在0.2cm范围内,具有较高精度。     

地质雷达新技术在渝怀铁路隧道衬砌质量检测中的应用

文章论述了地质雷达无损检测的原理和参数的选择,重点介绍了SIR2000型地质雷达在渝怀铁路六座隧道衬砌检测中的应用情况,及对隧道衬砌几种缺陷的典型图像显示,最后总结了地质雷达在隧道检测中的应用成果和对隧道施工的指导作用.     

地质雷达在隧道工程探测中的干扰波形特征分析

地质雷达已被广泛应用于隧道工程中,但地质雷达在隧道工程探测过程中时常会遇到干扰因素,会导致雷达探测反射波波形堆积图异常,干扰波形覆盖了有效波形,严重影响后续的解译工作。文章将地质雷达在隧道工程中所遇的干扰划分为耦合干扰、施工干扰及特殊情况下的干扰三种类型,对雷达的干扰波形特征进行分析,提出了有效的处理措施以抑制雷达干扰波,从而保障解译人员能够有效、准确地识别雷达干扰波形,避免对雷达干扰波的误判。     

基于数值分析的隧道衬砌病害检测技术研究

在高速公路隧道质量控制中,隧道衬砌质量常常因其隐蔽性,而难以做到直观有效的检测。现阶段,关于隧道衬砌质量检测技术的研究主要集中在地质雷达探测、声波探测、回弹检测等无损检测方法的应用方面,而关于检测中发现的衬砌质量缺陷对结构稳定性影响方面的研究较少。文章依托工程实践,通过地质雷达探测的病害分布信息,采用MIDAS GTS NX有限元数值模拟手段,建立荷载-结构法的二维平面模型,研究不同脱空位置对衬砌结构受力的影响,发现隧道衬砌结构受力对拱腰部位的衬砌脱空最敏感,当脱空尺寸达0.2m(高)×1m(长)时,衬砌结构最大von Mises应力位置发生变化,应力增幅达58%,从而为有效指导工程实践提供了数据支撑。通过探索雷达检测与数值分析相结合的手段在公路隧道衬砌质量检测中的应用,可为类似检测工程提供参考借鉴。     

GPR无损检测在隧道仰拱中的应用探讨

在概述GPR探地雷达无损检测技术优势及应用历程的基础上,以某病害隧道工程为例,对400MHz天线探地雷达在该病害隧道仰拱密实度、内部缺陷规模大小等方面的检测应用进行分析探讨,无损检测结果和同时进行的钻孔验证结果完全吻合.结果表明,GPR探地雷达无损检测技术检测过程快速简便、直观高效、抗干扰性强、分辨率高、可实现对待检测对向的实时连续检测,在隧道仰拱、初支、衬砌等混凝土结构检测中具有推广应用价值.     

地质雷达在隧道检测中的应用

文章介绍了地质雷达在隧道无损检测中的应用情况.通过对某隧道左边墙、右拱腰、拱顶衬砌厚度以及密实程度的检测,得知在施工中边墙和拱腰的衬砌厚度、回填密实程度基本能够满足设计和规范要求,拱顶的衬砌厚度、回填密实程度有部分不能满足设计和规范要求,是隧道衬砌的薄弱环节,施工中要加强对该环节进行管理和控制.     

地质雷达在衬砌检测中的误差分析

本文从地质雷达在隧道衬砌检测中的应用实际出发,系统地研究了在衬砌检测、数据分析过程中存在的影响检测精度的因素,并从实用的角度出发给出了应对措施和方案,对提高检测精度具有重要意义。     

探地雷达技术在隧道衬砌质量检测中的应用

探地雷达作为一种较新型的无损检测设备。因其快速、高效、无损、分辨率高等优点迅速在各个工程行业得到推广。鉴于此,在阐述探地雷达工作原理的基础上,介绍了探地雷达检测工作方法、参数设置及一般数据处理,并结合工程实践说明其在隧道衬砌检测中的实际应用效果。     

基于全景展开图像的隧道衬砌渗漏水数字化识别方法研究

文章通过隧道衬砌展开影像生成器软件对隧道衬砌渗水区域采集影像进行特征点提取、图像匹配、模型识别、图像展开与拼接处理,得到隧道衬砌的全景展开图像。利用图像分割与处理技术,对全景图像采用灰度图像转换、阀值选取、二值图像开闭运算等原理实现对图像渗水区域信息的识别与修正,并基于贵州某运营公路隧道衬砌渗漏水实例,经过若干算法程序提取出该隧道渗水病害的位置、面积及病害长度等特征信息,建立了一套隧道衬砌渗漏水病害的数字化识别系统,可为隧道衬砌渗漏水检测提供一种便捷、高效、全面的综合检测手段。     

雷达新技术检测隧道二次衬砌背后脱空

针对公路隧道施工中出现的二次衬砌背后脱空现象,利用材料之间的介电常数差异,应用雷达新技术检测脱空的位置、空间形态和尺寸大小,以有效地控制隧道施工质量.     

地质雷达在隧道衬砌检测中的应用——渝怀铁路武隆隧道衬砌检测

武隆隧道是渝怀线上的第二长隧道，围岩以灰岩为主，岩溶方面相关的灾害特别多。首次在施工中采用地质雷达对隧道衬砌质量进行过程检测，充分利用了此检测手段的准确、高效、无损的优点，对提高工程质量起到积极作用。     

隧道衬砌无损检测技术的应用探析

为解决隧道衬砌检测问题,就隧道衬砌变形测量、隧道衬砌围岩检测和隧道衬砌强度检测提出相应的无损检测技术,并提出无损检测结果的验证方式,即钻孔取芯试验,以期为相关人员提供参考,提高隧道工程检测技术水平。     

隧道衬砌无损检测技术的应用

无损检测方法因不破坏隧道结构的优势而获得越来越广泛的应用。针对隧道建设的实际情况,分析了无损检测的重要性及其检测要求。对声波法、地质雷达法和光学分析法的基本原理进行了分析,对各种方法的优缺点进行了比较,并依托江西某隧道无损检测项目对其工程应用进行研究。结果表明,无损检测方法有效地解决了传统钻芯检测方法对衬砌的破坏问题,采用无损检测方法对隧道衬砌进行安全评价是可行的,并且可以取得满意的检测效果。     

公路隧道衬砌混凝土厚度及密实性试验研究

文章根据公路隧道初期支护的情况,制作了足尺寸的衬砌模型,并在模型中设置了模拟隧道初期支护背后空洞、回填不密实等典型缺陷工况,采用地质雷达进行检测试验。试验结果显示采用不同频率的雷达天线时,异常体的测试分析结果有较明显的差异,表现出了各自的优缺点;同时结合相对介电常数标定、时长参数设定、距离归一化、脉冲响应滤波及天线的选择使用方面提出了相应的处理建议,可供使用地质雷达法检测隧道初期支护的工程技术人员参考。     

基于线阵相机的运营隧道衬砌裂缝图像采集方法试验研究

隧道病害检测中衬砌裂缝的检测十分重要。基于目前我国隧道衬砌裂缝检测自动化程度低、效率低、精度差、易漏记等情况,文章对采用线阵相机的隧道衬砌图像采集方法进行了试验研究。首先介绍了试验条件下的线扫描成像检测基本原理,其次对试验设备及系统集成进行了理论分析和设备选型,最后在试验条件下进行了测试,完成了隧道衬砌模型的图像数据采集。结果表明,提出的图像采集方法能够应用于隧道衬砌裂缝图像的采集,为真实隧道环境下基于线阵相机的隧道衬砌图像采集提供切实可行的理论参考依据。     

基于FAST特征检测和FLANN特征点匹配算法的隧道展布图拼接方法研究

本文研究基于FAST特征检测和FLANN特征点匹配算法的隧道展布图拼接方法,主要解决目前隧道图像拼接中全幅拼接的技术问题。文章对一个隧道中隧道检测车分别左右检测两次所获得的两组隧道衬砌面图像进行分析,在每组数据中包含了一定量多个相机等距离触发、同一时刻同步拍摄的半幅隧道拼接数据,对隧道全幅拼接技术的进行详细分析和研究,提出了有效的解决方法,可以快速、准确地拼接出隧道展布图,满足隧道养护需求。     

探地雷达正演模拟及其在道路病害探测中的应用

探地雷达作为新兴检测手段,具有高效、快速、无损的优势,但在实际应用中缺乏探地雷达异常体成像判别标准,存在多解性和主观识别问题。为了研究道路中病害的电磁波谱特征,本文以湖北襄荆高速公路作为研究对象,结合GprMax电磁仿真软件对道路结构中的病害体进行雷达正演模拟仿真,以分析不同病害的电磁波场特征。通过雷达正演仿真图像对各病害的雷达波形特征进行分析,结果表明：根据正演模拟中获取的病害雷达图像特征能够为现场雷达图像的解译提供技术支持。     

探地雷达技术在隧道工程质量验收中的应用

文章介绍了探地雷达检测技术的基本原理和方法,并以湘西某隧道为例,说明了探地雷达技术在隧道工程质量验收应用中的可行性;同时,探讨了一些检测过程中的关键技术和注意事项.     

基于SVM的隧道衬砌空洞填充物雷达图像识别研究北大核心CSCD

衬砌背后空洞及其填充物对隧道结构安全具有重要影响,开展空洞探测识别对于结构安全评估和病害处置具有重要意义。首先采用室内试验和FDTD正演模拟相结合的方法,获得了空洞内填充空气、水、干砂、湿砂条件下的雷达图谱数据,并对不同填充物波形规律进行对比分析;然后,基于支持向量机算法对波形特征进行提取和分类识别,建立了一种空洞填充物的人工智能辨识方法。研究结果表明,采用傅里叶变换前的平均值、方差、平均绝对离差和傅里叶变换后的最大幅度值max(fft(X))四个统计量作为支持向量机的识别特征,可以有效区分出衬砌背后填充物的六种类型;当采取单一倾向数据时,识别准确率较好,六种物质二分类问题准确率均可以达到90%以上。