申请/专利权人：广东省有色工业建筑质量检测站有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-05-07

公开（公告）号：CN117470752B

主分类号：G01N19/00

分类号：G01N19/00;G01N19/08;G06F18/10;G06F18/2135;G06N3/0499

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.07#授权;2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明涉及电数字数据处理技术领域，一种钢管桁架体内预应力灌浆含量的检测方法包括以下步骤：制作已知灌浆含量的钢管桁架体内预应力试样；非接触自激发式激光测振装置采集时域信号；将时域信号进行快速傅里叶变换，得到频域信号；根据频域信号得到固有频率；将频域信号进行预处理，得到特征向量；将特征向量输入到MLP网络模型，基于MLP网络模型提取信号的特征与训练模型，获得检测模型；将固有频率输入到检测模型中进行检测，得到检测结果；根据检测结果得到灌浆钢管桁架体内预应力的质量评估等级。本发明解决了RNN循环神经网络在处理长时间序列任务存在的梯度消失和梯度爆炸的问题，直接判断装配式灌浆钢管桁架提内预应力的质量等级。

主权项：1.一种钢管桁架体内预应力灌浆含量的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、制作Z个已知灌浆含量的钢管桁架体内预应力试样，Z为正整数，灌浆含量的范围包括；S2、采用一种钢管桁架体内预应力灌浆含量的检测系统对步骤S1的Z个已知灌浆含量的钢管桁架体内预应力试样采集时域信号；S3、将步骤S2的时域信号上传到PC端后进行快速傅里叶变换，得到Z个已知灌浆含量的钢管桁架体内预应力试样的频域信号；S4、根据步骤S3的Z个频域信号得到Z个固有频率；S5、将步骤S3的Z个频域信号进行预处理，得到Z个特征向量；S6、将步骤S5的Z个所述特征向量输入到MLP网络模型，基于MLP网络模型提取信号的特征与训练MLP网络模型，获得检测模型；S7、将步骤S4的Z个固有频率输入到步骤S6的检测模型中进行检测，得到检测结果；S8、根据步骤S7的检测结果和步骤S4的固有频率得到Z个灌浆钢管桁架体内预应力的质量评估等级；步骤S2的时域信号的采集方法包括以下步骤：S201、将非接触自激发式激光测振装置安置于固定支架上，并固定好固定支架的位置；S202、打开非接触自激发式激光测振装置，使非接触自激发式激光测振装置的激光垂直于已知灌浆含量的钢管桁架体内预应力试样；S203、将非接触自激发式激光测振装置的自发式激光激振器发射能量作用于已知灌浆含量的钢管桁架体内预应力试样的测点上，使钢管桁架体内预应力试样产生振动；S204、通过非接触自激发式激光测振装置的激光检测器采集已知灌浆含量的钢管桁架体内预应力试样的时域信号；步骤S8的建立灌浆钢管桁架体内预应力的质量评估等级包括以下步骤：S801、确定钢管桁架与灌浆体、灌浆体与钢绞线接触面上的界面压力和；S802、按公式计算钢管桁架体内预应力试样对应的粘结强度，该计算公式为 ，其中，为钢管桁架体内预应力试样对应的粘结强度，为考虑钢绞线表面粗糙度的修正系数；为钢绞线与灌浆体接触面上的界面压力，d为钢绞线直径，θ为钢绞线与其水平方向的夹角，p为钢管桁架体内预应力最大粘结荷载，l为钢管桁架体内预应力有效粘结长度；S803、根据步骤S802中的粘结强度与步骤S4中的固有频率之间的关系，建立灌浆含量质量评估等级；S804、根据步骤S7的检测结果和步骤S803的灌浆含量质量评估等级，得到Z个钢管桁架体内预应力试样的灌浆质量评估等级；步骤S2的一种钢管桁架体内预应力灌浆含量的检测系统包括非接触自激发式激光测振装置、固定支架、钢管桁架体内预应力试样、信号采集箱和PC端，所述非接触自激发式激光测振装置检测所述钢管桁架体内预应力试样，所述非接触自激发式激光测振装置安装于所述固定支架，所述非接触自激发式激光测振装置通过所述信号采集箱与所述PC端连接；所述非接触自激发式激光测振装置包括自发式激光激振器、激光发射器、激光分离器和激光检测器，所述自发式激光激振器、所述激光发射器、所述激光分离器和所述激光检测器均安装于所述固定支架，所述自发式激光激振器通过能量让所述钢管桁架体内预应力试样振动，所述激光发射器发射激光，所述激光通过所述激光分离器分离出参考光和检测光，所述检测光发射到所述钢管桁架体内预应力试样的表面，所述激光检测器接收所述参考光和所述钢管桁架体内预应力试样表面的检测光，所述激光检测器与所述信号采集箱连接。

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