混凝土已成為我國應(yīng)用場(chǎng)景最廣和使用量最多的工程材料,其服役狀況直接決定了整個(gè)工程的安全狀況。但由于大型工程地質(zhì)環(huán)境極其復(fù)雜,且使用過程中的不及時(shí)養(yǎng)護(hù)和自然腐蝕等因素,導(dǎo)致出現(xiàn)脫空、空洞、裂縫、含水滲漏帶等問題。這些問題為重大基礎(chǔ)設(shè)施的安全運(yùn)營帶來極大隱患,嚴(yán)重威脅著人民的生命財(cái)產(chǎn)安全與社會(huì)的可持續(xù)健康發(fā)展。針對(duì)上述問題,使用探地雷達(dá)對(duì)混凝土中的病害進(jìn)行及時(shí)有效的檢測(cè)具有重要的意義。但是,由于混凝土中淺層鋼筋網(wǎng)絡(luò)對(duì)探地雷達(dá)信號(hào)的強(qiáng)屏蔽作用,導(dǎo)致鋼筋網(wǎng)下的病害極難識(shí)別,為有效探測(cè)鋼筋下病害帶來巨大挑戰(zhàn)。本文旨在研究解決這一關(guān)鍵難題,為大型基礎(chǔ)設(shè)施的安全運(yùn)營提供可靠的保障。本文的主要研究成果概括如下:1.首先,針對(duì)探地雷達(dá)強(qiáng)直達(dá)波干擾難以去除的問題,本文對(duì)無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法K-Means進(jìn)行了改進(jìn),達(dá)到了快速自動(dòng)濾除B-scan圖像強(qiáng)直達(dá)波的目的;然后,利用深層卷積生成網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲的高阻抗性和其結(jié)構(gòu)本身對(duì)于圖像信息的捕獲能力,搭建了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了對(duì)B-scan圖像的噪聲進(jìn)行無監(jiān)督自動(dòng)抑制,取得了理想的去噪效果。2.針對(duì)去除探地雷達(dá)B-scan圖像中鋼筋信號(hào)的問題,本文通過系統(tǒng)分析淺層鋼筋信號(hào)對(duì)深層病害信號(hào)的不利影響,提出利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)于含鋼筋干擾信號(hào)的B-scan圖像進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)化,進(jìn)而達(dá)到濾除鋼筋信號(hào)修復(fù)病害信號(hào)地目的。具體而言,首先,設(shè)計(jì)了適用于強(qiáng)干擾探地雷達(dá)圖像的Re2-AttUNet網(wǎng)絡(luò),并通過選擇網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間步長(zhǎng)和損失函數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力和學(xué)習(xí)能力;然后,過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的有效性,最終實(shí)現(xiàn)了鋼筋信號(hào)完全遮擋的病害信號(hào)的復(fù)原,以及鋼筋信號(hào)的有效濾除。3.針對(duì)混凝土中病害智能分類問題,本文通過分析比較經(jīng)典CNN在對(duì)混凝土中鋼筋下四種病害的分類任務(wù)中的準(zhǔn)確率,利用遮蓋特征圖中顯著特征的方法對(duì)ResNet進(jìn)行改進(jìn),使其具有更好的特征提取能力。同時(shí),結(jié)合Re2-AttUNet對(duì)鋼筋信號(hào)濾除的工作,使用兩步訓(xùn)練法,最終使得經(jīng)過Re2-AttUNet網(wǎng)絡(luò)濾除鋼筋信號(hào)后的探地雷達(dá)正演數(shù)據(jù)病害分類準(zhǔn)確率高達(dá)到99.093%。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：TU375;TN957.52
【部分圖文】：

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???第二章探地霤達(dá)信號(hào)預(yù)處理方法??在使用探地雷達(dá)進(jìn)行混凝土中鋼筋下病害檢測(cè)時(shí)，探地雷達(dá)波會(huì)在空氣與混??凝土交界面反射形成能量比探測(cè)目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)的直達(dá)波，由于探地雷達(dá)帶寬比較大，??易受噪聲影響，嚴(yán)重降低了對(duì)病害探測(cè)的效果。因此本章主要研穴了探地雷達(dá)信??號(hào)預(yù)處理方法，首先改進(jìn)無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法去除直達(dá)波，并設(shè)計(jì)無監(jiān)督生成網(wǎng)??絡(luò)算濾除探地雷達(dá)Ｂ－ｓｃａｎ圖像的噪聲。??２．１探地雷達(dá)基本工作原理及信號(hào)分析??探地雷達(dá)主要由控制與處理單元（Ｃｏｎｔｒｏｌ?ａｎｄ?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?Ｕｎｉｔ）、雷達(dá)發(fā)射機(jī)??（ＲａｄａｒＴｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）、發(fā)射天線（ＴｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇＡｎｔｅｎｎａ）、雷達(dá)接收機(jī)（ＲａｄａｒＲｅｃｅｉｖｅｒ）??和接收天線（ＲｅｃｅｉｖｉｎｇＡｎｔｅｎｎａ）五大部分組成，主要的結(jié)構(gòu)和工作方式如圖２．１所??／Ｊｓ?〇??探地雷達(dá)系統(tǒng)?Ｉ控制與處理??單元??笛達(dá)發(fā)射機(jī)?雷達(dá)接收機(jī)??發(fā)射天線?雜＃?Ｉ接收天線Ｉ—??標(biāo)反射波??混凝土?＼?／??圖２．１探地雷達(dá)工作原理示意圖??探地雷達(dá)的控制與處理單元處理用戶需求，確定發(fā)射信號(hào)的頻率、帶寬、功??率等參數(shù)后，控制雷達(dá)發(fā)射機(jī)產(chǎn)生大帶寬信號(hào)源后通過發(fā)射天線進(jìn)行發(fā)射，接收??天線負(fù)責(zé)接收回波信號(hào)，由雷達(dá)接收機(jī)采樣處理后傳輸給控制與處理單元，經(jīng)過??數(shù)據(jù)處理后形成直觀的探測(cè)圖像。產(chǎn)生的信號(hào)圖像有Ａ－ｓｃａｎ、Ｂ－ｓｃａｎ、Ｃ－ｓｃａｎ三??種類型。探地雷達(dá)在單一測(cè)點(diǎn)采集到的一維序列信號(hào)稱為Ａ－ｓｃａｎ，如圖２．２（ａ）所??６??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???示，是探地雷達(dá)回波幅度與探測(cè)深度的函數(shù)關(guān)系曲線。探地雷達(dá)沿一條測(cè)線進(jìn)行??檢測(cè)，這條測(cè)線上所有測(cè)點(diǎn)獲取的Ａ－ｓｃａｎ沿檢測(cè)方向排布組成了二維的Ｂ－ｓｃａｎ，??如圖２．２（ｂ）所示，其中圖２．２（ａ）的Ａ－ｓｃａｎ是Ｂ－ｓｃａｎ中第２０個(gè)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。沿著??與測(cè)線方向垂直的方向分布的多條不同測(cè)線采集得到的不同的Ｂ－ｓｃａｎ組成了三??維的Ｃ－ｓｃａｎ。本文主要通過探地雷達(dá)的Ｂ－ｓｃａｎ圖像研究完成對(duì)混凝土中鋼筋下??病害的檢測(cè)。??５｜???１?０??４００邏??ｉ?會(huì)?－??０?１００?２００?３００?４００?５００?６００?７００?８００?０?２０?４?０?６?０?８０??⑷探地雷達(dá)Ａ－ｓｃａｎ?（ｂ）探地雷達(dá)Ｂ－ｓｃａｎ??圖２．２探地雷達(dá)信號(hào)圖像??探地雷達(dá)接收到的信號(hào)ｒ（ｔ）可近似由式（２－１）表示：??Ｒ（ｔ）?＝?ｃ（ｔ）?＋?ｄ（ｔ）?＋?ｓ（ｔ）?＋?ｎ（ｔ）?（２－１）??其中，ｃ（ｔ）表示發(fā)射天線與接收天線之間的稱合波（Ｃｏｕｐｌｅｄ?ｗａｖｅ），在實(shí)際應(yīng)??用中，因?yàn)槎咧g的距離是固定不變的，所以ｃ（ｔ）在一次檢測(cè)任務(wù)中相對(duì)穩(wěn)定。??探地雷達(dá)使用時(shí)一般距離探測(cè)表面存在空氣層，雷達(dá)波從空氣進(jìn)入探測(cè)介質(zhì)時(shí)會(huì)??被表面直接發(fā)射形成直達(dá)波，即ｄ（ｔ）。因?yàn)樘降乩走_(dá)運(yùn)動(dòng)過程中與探測(cè)界面的距??離不固定，加之混凝土表面凹凸不平，所以直達(dá)波一般是不穩(wěn)定的，而且如果探??地雷達(dá)與混凝土距離很近，與ｃ（ｔ）容易交雜在一起。需要被檢測(cè)的目標(biāo)產(chǎn)生??的回波分量由ｓ（ｔ）表示，該信號(hào)的頻率和相位等特征收到目標(biāo)的空間位置和物理??性質(zhì)影響。ｎ（ｔ）代表的是噪聲分量，一

異常點(diǎn)，導(dǎo)致聚類效果下降；??（３）?Ｋ－Ｍｅａｎｓ在第（１）步選擇初始簇質(zhì)心時(shí)是隨機(jī)的，不同的選擇結(jié)果會(huì)對(duì)最??后的效果產(chǎn)生直接影響。??為了克服以上缺點(diǎn)，本文對(duì)Ｋ－Ｍｅａｎｓ做了以下改進(jìn)：首先，對(duì)于去除直達(dá)波??這一任務(wù)來說，可以將Ｋ確定為２，即將直達(dá)波信號(hào)和非直達(dá)波信號(hào)分類。其次，??為了減小異常點(diǎn)對(duì)質(zhì)心的影響，將第（３）步中；＾與各個(gè)質(zhì)心￣之間的距離的計(jì)??算方法從歐幾里得距離改為曼哈頓距離，并且對(duì)于第（４）步，改用簇內(nèi)樣本每個(gè)維??度的中位數(shù)來更新質(zhì)心。改進(jìn)的效果可以通過圖２．３的示例驗(yàn)證，對(duì)包含有Ａ、??Ｂ、Ｃ、Ｄ四點(diǎn)的族，按照傳統(tǒng)的Ｋ－Ｍｅａｎｓ計(jì)算簇的質(zhì)心為藍(lán)色點(diǎn)Ｐ，而改進(jìn)后??的Ｋ－Ｍｅａｎｓ計(jì)算的質(zhì)心為紅色點(diǎn)Ｑ，明顯看出改進(jìn)后的Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法在異常點(diǎn)??Ｄ的干擾下更具有魯棒性。??＼Ｍ４Ｊ）??參??Ａ（２．６）?？?＃??ｃ（６５＞??參??Ｐ（４．４）???＞??（）?ｘ??參??圖２．３計(jì)算簇內(nèi)質(zhì)心示例圖??最后，在選擇初始質(zhì)心時(shí)，選擇第一個(gè)質(zhì)心后，選擇盡量遠(yuǎn)離它的樣本作為??第二個(gè)質(zhì)心，第三個(gè)質(zhì)心要選擇與前兩個(gè)質(zhì)心加權(quán)距離盡量遠(yuǎn)的樣本點(diǎn)，以此類??９??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2860161