申请/专利权人：深圳大学;福州大学

申请日：2022-06-07

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN115060769B

主分类号：G01N27/22

分类号：G01N27/22;G01N27/24;G01B7/00;G06F16/903;G06N3/08;G06V10/75;G06V10/774

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.10.04#实质审查的生效;2022.09.16#公开

摘要：本申请涉及一种基于智能反演的隧道围岩裂隙及松动检测方法、系统、终端以及存储介质,涉及无损检测技术的领域，其包括获取部件特征信息；根据部件特征信息确定相对应的特征常数信息，其中特征常数信息所对应常数值包括第一介电常数；根据特征常数信息以及模型参数建立隧道衬砌的介电常数模型；对介电常数模型进行正演求解、尺寸压缩、归一化处理、特征提取、特征编码、特征反演以修正介电常数模型；并根据第一介电常数与第二介电常数计算以确定损失值以对模型进行评价。本申请具有提高隧道围岩裂隙及松动检测的准确性的效果。

主权项：1.一种基于智能反演的隧道围岩裂隙及松动检测方法，其特征在于，包括：获取部件特征信息；根据预设常数数据库中所存储的部件特征信息与特征常数信息匹配分析以确定部件特征信息相对应的特征常数信息，其中特征常数信息所对应常数值包括第一介电常数；根据特征常数信息以及预设模型参数建立隧道衬砌的介电常数模型；根据预设求解规则对介电常数模型进行求解以确定正演图像信息；求解规则为能对介电常数模型进行正演求解的方法，对介电常数模型进行正演求解的方法为时域有限差分法，正演图像信息所对应的图像为对介电常数模型进行正演求解以获得的灰度图，通过求解麦克斯韦方程组获得一组组的数据矩阵，对数据矩阵按照不同的方法绘制获得灰度图，根据灰度图确定钢筋、混凝土以及裂隙的位置；根据正演图像信息以及介电常数模型计算以确定尺寸偏差信息，并根据尺寸偏差信息以修正更新正演图像信息；对介电常数模型与正演图像信息进行归一化处理，并于处理后的正演图像信息中获取特征图像信息；于特征图像信息所对应图像中对特征编码以确定特征编码信息；特征图像信息所对应图像为对正演图像信息中使用卷积层进行特征提取的图像，所提取的主要为钢筋及围岩中的裂缝松动特征；将特征编码信息反演解码以确定反演图像信息以及第二介电常数，并根据反演图像信息以修正介电常数模型；反演图像信息所对应图像为将特征编码信息所对应编码进行解码以获取的图像，解码方法与编码方法相对应，第二介电常数为反演处理后模型的相对介电常数，根据反演图像信息以修正介电常数模型，使得介电常数模型趋向实际隧道情况变化；根据第一介电常数与第二介电常数计算以确定损失值，并判断损失值是否处于预设许可范围内；损失值为所当前所获得的介电常数模型与实际隧道模型的比值，当比值为一时，说明两者完全一致，许可范围为所设定的认定当前介电常数模型与实际隧道模型较为接近时损失值的范围，许可范围为0.95-1，判断的目的是为了得知目前的介电常数模型是否能用于围岩裂隙及松动的检测；若损失值处于许可范围内，则输出正确信号并根据当前介电常数模型以确定当前正演图像信息；若损失值不处于许可范围内，则输出异常信号并重复获取特征图像信息并反演以修正介电常数模型，直至输出正确信号。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳大学;福州大学 一种基于智能反演的隧道围岩裂隙及松动检测方法、系统

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