路基探地雷达图像层位智能识别与状态评价

针对有砟铁路路基层位探地雷达图像人工追踪效率低、精度低的问题，提出了基于深度学习的路基层位智能识别与状态评价技术。根据多条线路现场实测数据建立样本集，基于YOLO v5和U-Net训练智能识别模型，提出了层位厚度、道床-基床界面平整度评价指标计算方法。结果表明：本文提出的有砟铁路路基层位智能识别方法具有较高精度，且U-Net模型识别效果优于YOLO v5模型，识别、评价结果与人工追踪结果偏差较小，满足铁路路基检测工程的实际需求。     

铁路路基地质雷达检测数据智能里程校正方法

针对铁路路基地质雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)检测数据里程校正效率低的问题,提出了一种智能里程校正方法。以GPR原始检测数据为数据源,通过构建特征向量和支持向量机识别模型,实现桥梁的智能识别;再根据桥梁里程进行回归计算,得到GPR检测数据的实际里程。采用京九线路基检测数据进行测试,结果表明,本文提出的铁路路基GPR检测数据智能里程校正方法具有较高的精度,里程校正误差约2 m,满足铁路路基检测工程的实际需求。     

铁路车载探地雷达路基检测中的几个关键技术问题

本文重点分析了铁路车载探地雷达路基检测技术中的检测速度、测试精度、测试深度及探地雷达数据处理方法等关键技术问题,并对西安铁路局和西安交通大学研制的铁路车载探地雷达路基检测系统和多通道高速扫描探地雷达系统做了介绍。     

铁路路基状态检测中探地雷达数据并行处理

为快速处理探地雷达检测铁路路基状态所产生的大量检测数据,缩短检测报告的生成周期,采用并行计算技术设计并构建适用于探地雷达数据解析的并行处理平台,利用计算机集群处理解析探地雷达数据;基于服务器计算能力的动态探地雷达数据任务负载均衡算法,对用户提交的探地雷达数据解析任务统一调度分发。采用实际的铁路路基状态检测雷达数据对构建的并行处理平台进行实验,分析雷达数据并行处理的准确性、时间消耗、并行化加速比和系统可扩展性等指标。结果表明:在8个节点的集群并行处理平台上进行探地雷达数据的处理效率比用单机版软件提高553%,处理时间比基于Hadoop的探地雷达数据并行处理方法缩短50%以上。     

有砟铁路路基病害在探地雷达图像上的时域特征

介绍了车载探地雷达的检测原理及路基病害在雷达图像上的时域特征.根据探地雷达图像波形、幅度、频率、相位和电磁波能量吸收的变化规律,建立了四种铁路路基病害与探地雷达时域特征图像的对应关系,可作为探地雷达图像判读的依据.路基病害特征提取和目标快速识别在铁路路基维护与科学管理方面起到重要作用.     

基于探地雷达属性预测路基含水率的模型实验研究

从探地雷达属性分析入手,研究探地雷达属性分析和BP神经网络相结合的路基含水率预测的方法。根据铁路路基模型含水率试验数据,优选出最大峰值振幅、总能量、主频带能量、百兆带宽能量百分比、峰值频率、平均瞬时相位、能量半衰时等7种探地雷达属性作为铁路路基含水率预测的基本参数,结合含水率测试资料,建立路基含水率BP神经网络预测模型,预测含水率与实际含水率的相关系数,反映铁路路基含水率与探地雷达属性之间的非线性关系。     

探地雷达在铁路路基岩溶检测中的应用

采用探地雷达对岩溶地区铁路路基进行探测，通过分析检测数据图像研究岩溶特征，查找路基岩溶情况，为路基岩溶地段病害整治提供依据。     

铁路GPR检测数据智能管理分析系统的研究与设计

为提高铁路基础设施检测探地雷达数据处理效率,提出了一种铁路探地雷达(GPR)检测数据智能管理分析系统方案。结合铁路基础设施检测工程需求与探地雷达数据特点,开展系统需求分析和设计。优化数据管理、工作流处理、交互解释和统计分析等步骤,克服目前软件的不足;利用Hadoop大数据技术进行多通道探地雷达数据的快速处理,实现海量探地雷达文件的并行计算;利用深度神经网络技术对探地雷达图像进行智能识别。对高铁隧道衬砌检测车采集的数据进行系统应用测试,测试效果显示,该系统可以提高探地雷达检测数据的管理和处理效率,推动铁路基础设施探地雷达检测向信息化、智能化和标准化发展。     

探地雷达在铁路路基注浆效果检测中的应用

铁路路基在施工、运营期间会产生裂隙、孔隙等病害,注浆是加固铁路路基和治理路基裂隙、空隙等病害的有效方法.采用探地雷达技术对京九铁路某注浆加固段进行检测和分析,检验该路段的注浆加固效果.使用探地雷达时,需根据检测对象的状况及所处的地质环境合理选择参数和布置测线,并尽量避免地下管线等干扰,以便显示的波形能够直观、清晰地反应出路基各部分注浆效果.     

铁路路基病害的智能识别

探地雷达适合于铁路路基病害的检测,但后期资料处理工作费时费力,不利于其在铁路路基检测中的推广使用。本文分析各种路基病害图像的特征,从图像中提取分段能量、方差和层面位置作为特征值。根据这些特征值的大小不但能区分各种病害类型,而且可以比较病害的发育程度。根据已知样本数据计算这些特征值,建立学习向量量化神经网络模型,通过不断调整神经元的权值和阈值对特征值进行学习,直到满足给定精度为止。应用调整好的神经网络模型对沪宁线检测数据进行测试,结果表明,该模型对路基翻浆冒泥病害的识别率达90%以上。     

电气化铁路隧道衬砌质量检测精度研究

针对我国既有电气化铁路隧道,空气耦合式探地雷达开始应用于隧道衬砌质量检测当中,其检测精度成为其应用的关键。应用Gpr Max二维模拟软件,结合空气耦合式探地雷达实际检测背景,对隧道衬砌5种实际工况进行模拟。通过建立各种工况不同尺寸隧道病害模型,对分界层进行识别,并对其进行逼近分析,计算衬砌及病害层厚度。根据反射回波特性,分析隧道衬砌及病害界面反射时间,探究空气耦合式探地雷达对隧道病害识别的精度,研究证明检测结果可以很好反映隧道衬砌实际情况。对探地雷达隧道检测数据分析及检测结果判定提供了理论依据,为探地雷达隧道衬砌质量在实际应用中隧道缺陷和病害能否识别以及识别分辨率问题提供了依据。     

铁路路基病害无损检测的探地雷达信号分析与处理

为消除钢轨和轨枕对铁路路基病害检测的探地雷达信号的影响,提高实测剖面的检测能力,基于对两种干扰源在实测剖面上的时频分布特征分析,通过改进探地雷达天线的方式实现了对钢轨反射信号的屏蔽,采用预测反褶积和带通滤波相结合的方式,消除了轨枕形成的多次反射波对有效信号的干扰。去噪处理后的实测剖面可清楚显示翻浆冒泥等路基病害在基床、道碴层中的空间分布。     

隧道衬砌检测智能雷达系统的研发与应用

铁路隧道检测是铁路建设与运营中的重要环节,检测技术包括声波检测、线上监测、电磁波检测等。随着科技不断进步和新技术应用推广,针对当前隧道衬砌检测中的数字化和智能化难点,深入研究探地雷达数据解译问题,采用人工智能、大数据、互联网等技术研发了TR-1型智能雷达系统。经过在建隧道现场试用,证实TR-1型智能雷达系统具有检测轻便化、管理数字化、识别智能化等优势,可有效提高隧道衬砌检测质量和效率。     

基于车载探地雷达的重载铁路道床脏污指数提取研究

车载探地雷达信号响应谱的振幅和包络特征可以间接关联有砟轨道道床脏污状态,路基、桥梁、隧道等3种线路环境下检测信号存在差异,由雷达信号提取道床脏污指数时需要求同存异。针对现有道床脏污率提取算法仅用于路基雷达数据的不足,需根据全线不同线路雷达信号特征改进道床脏污指数计算方法。通过设置合理的铁路路基模型,数值模拟路基、桥梁、隧道3种线路环境上不同脏污程度时的雷达信号响应,并在相应线路下进行现场雷达测试和挖验试验。结果表明：路基、桥梁、隧道3种线路环境下,以功率谱曲线振幅最大值或包络面积构成的道床脏污指数与道床脏污率均呈正相关,且计算桥梁线路下雷达信号功率谱响应时需截断时间窗口中的梁体反射信号,隧道线路下无需截断仰拱反射信号,可类似于路基线路进行计算,该结果为利用探地雷达对全线道床脏污水平评估和预测奠定了重要基础。     

基于雷达检测的寒区铁路有砟轨道路基冻害评估技术

为提高路基冻害检测与评估技术的有效性和前瞻性,本文分析了寒区铁路轨道不平顺情况与车载探地雷达含水率检测结果的匹配关系,发现二者具有良好的关联度,且含水率越高其关联程度越高。提出了适用于寒区铁路有砟轨道路基冻害的评估指标体系、评价指标权重以及评分标准。通过基于雷达检测的寒区铁路有砟轨道路基冻害评估技术,为铁路路基冻害整治由"事后修"向"事前修"转变提供技术支撑。     

有砟铁路道床缺砟病害探地雷达快速无损检测方法北大核心

针对有砟铁路道床缺砟快速无损检测需求,本文基于空气耦合探地雷达,建立了探地雷达理论分析模型,并同步设计对应的电磁仿真数值模型,从理论及数值计算两方面分析道床缺砟的雷达回波特性,在此基础上提出雷达波与道床缺砟特征点位置相互关系判断表达式,从而采用探地雷达方法,实现有砟铁路道床缺砟病害的快速无损检测。经一段有砟铁路的应用实践表明该方法是可行的。     

基于探地雷达的路桥过渡段病害检测识别方法

由于桥梁护轨与路基的结构差异导致过渡段处探地雷达信号出现边界效应干扰,无法判读该区域路基结构与病害情况。针对这一问题,本文提出了一种探地雷达信号边界效应压制算法。首先定位探地雷达信号中桥梁的里程范围,采用适当的重采样方法,形成滤除桥梁结构的时空过滤筛,再进行常规信号处理,最后将桥梁结构的探地雷达信号移回相应位置,得到最终的处理结果。采用实测数据进行了测试试验。结果表明:经该方法处理后,过渡段处探地雷达图像信噪比显著提高,可以更准确地辨识下沉、含水异常等病害以及道床与基床表层界面。     

铁路路基检查车的研究

研究目的:铁路路基状态关系到铁路运输安全。我国铁路总里程7万多公里,目前铁路路基病害检查仍然采用传统的人工勘探方法,但仅靠人工勘探方法不可能实现全国铁路路基病害的普查。迫切需要研制新的路基检查方法。研究方法:将探地雷达系统安装在车辆上,组成铁路路基检查车,探地雷达系统向地下发射短电磁脉冲,接收地下界面电磁反射波,采集到的发射波显示为1个波形,当天线移动时,就得到1个连续剖面。根据这个连续剖面,可以推测出路基表面的几何形态和路基土的含水量,从而发现路基病害。研究结果:西安铁路局和西安交通大学研制的铁路路基检查车(轨道车或客车),采用探地雷达检测方法,测试速度为45 km/h,测试深度为3.0 m。3套收发天线分别位于线路中心、两钢轨外侧,同时测试3个纵剖面。研究结论:铁路路基检查车已在京九线、阳安线、陇海线和宁西线进行了试验,取得良好的试验结果,但在主要干线上45 km/h的速度偏低,尚需进一步研制具有较高扫描速率的探地雷达系统。     

GPR检测铁路路基双随机控制性建模研究

探地雷达是检测铁路路基的一种有效方法,正演仿真可以有效揭示其检测特征,但常规均质模型无法模拟出铁路路基中的大空隙率道砟层形态。为精确模拟道床中碎石道砟的形态及控制空隙率,提出双随机控制性建模方法,并对比常规均匀层状介质建模方法和焦柳线检测数据,分析在路基基本结构、道床基床部分混合和基床土侵入道床三种状态下的特征得到:该方法避免了道砟层介电常数的估算,层界面更加精确;该方法显示出大空隙率道砟层会导致层界面上下出现弱振幅的同相轴;基床土侵入道床区域会形成强反射并且下部界面同相轴呈凹形断裂。结果表明该建模方式能精确模拟探地雷达检测铁路路基特征,且优于常规均质建模方式。     

浅谈探地雷达在铁道建筑检测中的应用

探地雷达是一种先进的无损检测设备 ,因其较高的分辨率、快速的检测方法而广泛应用于各个工程行业。文章结合探地雷达用于铁路建筑检测的实例 ,介绍探地雷达的应用