申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2021-08-27

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN113702490B

主分类号：G01N27/904

分类号：G01N27/904

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2021.12.14#实质审查的生效;2021.11.26#公开

摘要：本发明涉及一种基于涡流热传导的混凝土内部钢筋锈蚀量估计方法，属于钢筋锈蚀量估计领域，包括：S1：构建绝热表面的涡流热传导混凝土内部锈蚀检测装置；S2：通过S1所述装置中的激励电源，在混凝土内的钢筋中形成涡流，涡流产生的焦耳热传到混凝土表面，构成携带锈蚀量信息的表面温度场；基于软硬件方法解决电磁兼容问题，从而去除表面温度测量误差；S3：通过四级简化法实现涡流热传导物理模型的简化，并利用此模型生成虚拟数据；S4：利用S2中得到的真实数据和S3中得到的虚拟数据，实现深层神经网络模型求解，解决涡流热传导反系数问题，估计混凝土内部钢筋锈蚀量。本发明数学表达模型简单，模型参数求取简单，提高了结果精度。

主权项：1.一种基于涡流热传导的混凝土内部钢筋锈蚀量估计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建绝热表面的涡流热传导混凝土内部锈蚀检测装置；包括：贴附在混凝土表面的贴片式温度传感阵列；用于在混凝土内部钢筋处形成强磁场的激励电源；用于冷却激励电源的冷却系统，所述冷却系统的冷却管与激励电源连接；用于控制贴片式温度传感阵列、激励电源和冷却系统的控制电脑；用于为贴片式温度传感阵列、激励电源、冷却系统和控制电脑供电的供电系统；在混凝土表面添加绝热层，实现S2所述简化的理论物理模型；S2：通过S1所述装置中的激励电源，在混凝土内的钢筋中形成涡流，涡流产生的焦耳热传到混凝土表面，构成携带锈蚀量信息的表面温度场；基于软硬件方法解决电磁兼容问题，从而去除表面温度测量误差；所述电磁兼容问题解决方法具体包括：硬件方法：采用非金属温度传感器和滤波电路消除电磁干扰，利用感温电路中的旁路电容去除电磁干扰；软件方法：在接通激励电源时感温电路的输出变化量即为电磁干扰量，通过修正算法对其进行修正；S3：通过四级简化法实现涡流热传导物理模型的简化，并利用此模型生成虚拟数据；所述四级简化法具体包括：S31：通过等效思想实现物理简化物理过程；所述等效思想具体包括以下步骤：S311：根据Fourier定律，导出涡流热传导的一般热传导方程 式中λ表示热导率，ρ表示密度，Cp表示比热，qx,y,z,t表示热源强度；S312：添加原物理模型的镜像含热源RC结构，得到简捷物理模型；S313：简捷物理模型完全对称，原物理模型与镜像添加结构在交界面处温度完全相同，无热量交换，边界条件得到简化；由于满足诺伊曼边界条件，热传导过程遵循叠加原理，将不对称的热传导过程分解为两个轴对称热传导模型的叠加，所述简捷物理模型在柱坐标系下表示为： S314：原物理模型与镜像添加模型结构在交界面处温度完全相同，等同在混凝土表面添加绝热层，都在界面处无热量交换，从而实现所述简捷物理模型；S32：通过参数合并和忽略高阶无穷小量实现数学简化物理过程；S33：通过分层处理实现分层物理建模；所述的分层处理实现分层物理建模，通过逐层分析物理规律并简化，降低模型简化的复杂度；其基于神经网络的思想将整个涡流热传导过程分解为工作环境参数输入层、电磁感应层、热效应层和热传导层；其中，电磁感应层的输入数据为激励电流，输出数据为感应电流；热效应层的输入数据为感应电流和其他参数，输出数据为热流；热传导层的输入数据为热流和其他参数，输出数据为表面温度场；S34：通过分级处理实现分级物理建模；所述生成虚拟数据具体包括：通过单因数方差分析，得到影响表面温度的关键因素及其关键点；根据关键因素及其关键点，生成系列包括初始条件和边界条件在内的控制变量向量；将所述控制变量向量代入式2，通过求解偏导数方程得到一系列表面温度场数据，获得任意多的输入-输出训练数据；S4：利用S2中得到的真实数据和S3中得到的虚拟数据，实现深层神经网络模型求解，解决涡流热传导反系数问题，从而，估计混凝土内部钢筋锈蚀量；具体包括以下步骤：S41：定义涡流热传导反系数问题表示为：x＝F-1Tt,x03F-1表示待求向量的关系表达，Tt表示随时间变化的温度数据，x0表示影响温度的可测量参数向量；S42：构建将物理知识与神经网络深度融合的知识融合网络来表达关系F-1，其中Tt,x0为知识融合网络的输入数据，x为知识融合网络的输出数据；所述深度融合物理知识与神经网络的总体研究思路为：通过实验和理论分析涡流热传导过程，得到表面温度场随锈蚀量和其他参变量的变化规律，然后，将此规律带入基于深度学习的涡流热传导反系数问题求解过程中，从而降低求解难度；所述深度融合物理知识与神经网络的具体实现方法为：通过时空滤波引入时空平滑性先验知识；通过3DFourier变换后进行频域滤波引入高频为噪声的先验知识；通过基于帧间差分和空间差分的特征提取引入温差为重点的先验知识；通过生成仿真数据引入物理规律；通过统计PCA法降维引入信息不均衡性的先验知识；通过时间平滑约束引入时间关联性的先验知识；通过模型简化过程引入模型等效性的先验知识；S43：通过S3得到的大量输入-输出虚拟数据，初步训练所述知识融合网络；S44：通过S2得到的大量输入-输出真实数据，进一步优化所述知识融合网络；S45：利用优化后的网络估计混凝土内部钢筋锈蚀量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种基于涡流热传导的混凝土内部钢筋锈蚀量估计方法

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