申请/专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;浙江华东工程建设管理有限公司

申请日：2023-10-30

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN117538428A

主分类号：G01N29/44

分类号：G01N29/44;G06F18/10;G06F18/15;G06F18/214;G06F18/243;G06N5/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本发明提供了一种厚钢壳混凝土沉管脱空缺陷智能识别及定量化评估方法，其具体包括以下步骤：建立全尺寸钢壳混凝土沉管模型，模拟实际浇筑中出现的缺陷类型；进行弹性波全域数据采集与处理；进行试验模型开盖处理，对混凝土脱空情况进行精确测量；分析并提取波形特征属性，建立缺陷样本数据库；对样本数据库进行SMOTE均衡处理，建立DecisionTree缺陷智能识别与定量化评估模型，并在实际工程应用中通过不断丰富样本数据库数据，持续优化和提升该智能识别模型的检测准确率和适用范围。本发明出的方法能够有效地识别钢壳混凝土沉管中空洞缺陷的脱空深度，解决了现有常规检测方法检测精度低和脱空高度无法定量化评估问题。

主权项：1.一种厚钢壳混凝土沉管脱空缺陷智能识别与定量化评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1建立全尺寸钢壳混凝土沉管模型，S2弹性波全域数据采集与处理，S3试验模型开盖处理，S4波形信号属性提取与数据库建立，S5数据库SMOTE算法均衡处理，S6建立DecisionTree缺陷识别模型，并进行模型剪枝与准确性验证，S7利用S6建立的缺陷识别模型对待测厚钢壳混凝土沉管进行脱空缺陷识别与定量化评估；S1中所述全尺寸钢壳混凝土沉管模型，是指钢壳沉管模型的尺寸采用实际工程建设中沉管的尺寸，且沉管模型浇筑过程中不预设脱空缺陷，试验按照工程中沉管生产的施工条件、施工流程和施工方法进行自密实混凝土浇筑；S2中所述弹性波全域数据采集与处理，是指对足尺寸沉管模型的顶板和底板进行全区域的弹性波场数据采集，并对采集数据进行滤波、降噪和归一化处理；S3中所述试验模型开盖处理，是指在数据采集完成后对步骤S1中沉管模型的检测区域进行局部位置的开盖，通过切割方式将沉管的钢板移除，测量混凝土的实际浇筑情况；S4中所述波形信号属性提取与数据库建立，是指依据步骤S3的实测脱空高度值，将步骤S2中采集的信号数据进行脱空高度标注，并对不同脱空深度处的波形特征进行特征属性提取，建立波形特征与脱空深度一一对应的样本数据库；S5中所述数据库SMOTE算法均衡处理，是指利用SMOTE过抽样算法对步骤S4建立的样本数据库中不同脱空高度类别的样本进行样本数量均一化处理；S6中所述建立DecisionTree缺陷识别模型，是指利用机器学习DecisionTree算法对上述S5中的样本数据进行分析，建立缺陷智能识别及定量化评估模型，并进行模型剪枝与准确性验证，降低模型的过拟合风险。

全文数据：

权利要求：

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