混凝土已成為我國應用場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工程的安全狀況。但由于大型工程地質環(huán)境極其復雜,且使用過程中的不及時養(yǎng)護和自然腐蝕等因素,導致出現(xiàn)脫空、空洞、裂縫、含水滲漏帶等問題。這些問題為重大基礎設施的安全運營帶來極大隱患,嚴重威脅著人民的生命財產安全與社會的可持續(xù)健康發(fā)展。針對上述問題,使用探地雷達對混凝土中的病害進行及時有效的檢測具有重要的意義。但是,由于混凝土中淺層鋼筋網絡對探地雷達信號的強屏蔽作用,導致鋼筋網下的病害極難識別,為有效探測鋼筋下病害帶來巨大挑戰(zhàn)。本文旨在研究解決這一關鍵難題,為大型基礎設施的安全運營提供可靠的保障。本文的主要研究成果概括如下:1.首先,針對探地雷達強直達波干擾難以去除的問題,本文對無監(jiān)督機器學習算法K-Means進行了改進,達到了快速自動濾除B-scan圖像強直達波的目的;然后,利用深層卷積生成網絡對噪聲的高阻抗性和其結構本身對于圖像信息的捕獲能力,搭建了卷積神經網絡,實現(xiàn)了對B-scan圖像的噪聲進行無監(jiān)督自動抑制,取得了理想的去噪效果。2.針對去除探地雷達B-scan圖像中鋼筋信號的問題,本文通過系統(tǒng)分析淺層鋼筋信號對深層病害信號的不利影響,提出利用深度學習算法對于含鋼筋干擾信號的B-scan圖像進行圖像轉化,進而達到濾除鋼筋信號修復病害信號地目的。具體而言,首先,設計了適用于強干擾探地雷達圖像的Re2-AttUNet網絡,并通過選擇網絡的時間步長和損失函數(shù)進一步優(yōu)化了網絡的特征提取能力和學習能力;然后,過對比實驗驗證了本文新網絡結構上的有效性,最終實現(xiàn)了鋼筋信號完全遮擋的病害信號的復原,以及鋼筋信號的有效濾除。3.針對混凝土中病害智能分類問題,本文通過分析比較經典CNN在對混凝土中鋼筋下四種病害的分類任務中的準確率,利用遮蓋特征圖中顯著特征的方法對ResNet進行改進,使其具有更好的特征提取能力。同時,結合Re2-AttUNet對鋼筋信號濾除的工作,使用兩步訓練法,最終使得經過Re2-AttUNet網絡濾除鋼筋信號后的探地雷達正演數(shù)據(jù)病害分類準確率高達到99.093%。
【學位單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2020
【中圖分類】：TU375;TN957.52
【部分圖文】：

?山東大學碩士學位論文???第二章探地霤達信號預處理方法??在使用探地雷達進行混凝土中鋼筋下病害檢測時，探地雷達波會在空氣與混??凝土交界面反射形成能量比探測目標信號強的直達波，由于探地雷達帶寬比較大，??易受噪聲影響，嚴重降低了對病害探測的效果。因此本章主要研穴了探地雷達信??號預處理方法，首先改進無監(jiān)督機器學習算法去除直達波，并設計無監(jiān)督生成網??絡算濾除探地雷達Ｂ－ｓｃａｎ圖像的噪聲。??２．１探地雷達基本工作原理及信號分析??探地雷達主要由控制與處理單元（Ｃｏｎｔｒｏｌ?ａｎｄ?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?Ｕｎｉｔ）、雷達發(fā)射機??（ＲａｄａｒＴｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）、發(fā)射天線（ＴｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇＡｎｔｅｎｎａ）、雷達接收機（ＲａｄａｒＲｅｃｅｉｖｅｒ）??和接收天線（ＲｅｃｅｉｖｉｎｇＡｎｔｅｎｎａ）五大部分組成，主要的結構和工作方式如圖２．１所??／Ｊｓ?〇??探地雷達系統(tǒng)?Ｉ控制與處理??單元??笛達發(fā)射機?雷達接收機??發(fā)射天線?雜＃?Ｉ接收天線Ｉ—??標反射波??混凝土?＼?／??圖２．１探地雷達工作原理示意圖??探地雷達的控制與處理單元處理用戶需求，確定發(fā)射信號的頻率、帶寬、功??率等參數(shù)后，控制雷達發(fā)射機產生大帶寬信號源后通過發(fā)射天線進行發(fā)射，接收??天線負責接收回波信號，由雷達接收機采樣處理后傳輸給控制與處理單元，經過??數(shù)據(jù)處理后形成直觀的探測圖像。產生的信號圖像有Ａ－ｓｃａｎ、Ｂ－ｓｃａｎ、Ｃ－ｓｃａｎ三??種類型。探地雷達在單一測點采集到的一維序列信號稱為Ａ－ｓｃａｎ，如圖２．２（ａ）所??６??

?山東大學碩士學位論文???示，是探地雷達回波幅度與探測深度的函數(shù)關系曲線。探地雷達沿一條測線進行??檢測，這條測線上所有測點獲取的Ａ－ｓｃａｎ沿檢測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個測點的數(shù)據(jù)。沿著??與測線方向垂直的方向分布的多條不同測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的Ｂ－ｓｃａｎ圖像研究完成對混凝土中鋼筋下??病害的檢測。??５｜???１?０??４００邏??ｉ?會?－??０?１００?２００?３００?４００?５００?６００?７００?８００?０?２０?４?０?６?０?８０??⑷探地雷達Ａ－ｓｃａｎ?（ｂ）探地雷達Ｂ－ｓｃａｎ??圖２．２探地雷達信號圖像??探地雷達接收到的信號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），在實際應??用中，因為二者之間的距離是固定不變的，所以ｃ（ｔ）在一次檢測任務中相對穩(wěn)定。??探地雷達使用時一般距離探測表面存在空氣層，雷達波從空氣進入探測介質時會??被表面直接發(fā)射形成直達波，即ｄ（ｔ）。因為探地雷達運動過程中與探測界面的距??離不固定，加之混凝土表面凹凸不平，所以直達波一般是不穩(wěn)定的，而且如果探??地雷達與混凝土距離很近，與ｃ（ｔ）容易交雜在一起。需要被檢測的目標產生??的回波分量由ｓ（ｔ）表示，該信號的頻率和相位等特征收到目標的空間位置和物理??性質影響。ｎ（ｔ）代表的是噪聲分量，一

異常點，導致聚類效果下降；??（３）?Ｋ－Ｍｅａｎｓ在第（１）步選擇初始簇質心時是隨機的，不同的選擇結果會對最??后的效果產生直接影響。??為了克服以上缺點，本文對Ｋ－Ｍｅａｎｓ做了以下改進：首先，對于去除直達波??這一任務來說，可以將Ｋ確定為２，即將直達波信號和非直達波信號分類。其次，??為了減小異常點對質心的影響，將第（３）步中；＾與各個質心￣之間的距離的計??算方法從歐幾里得距離改為曼哈頓距離，并且對于第（４）步，改用簇內樣本每個維??度的中位數(shù)來更新質心。改進的效果可以通過圖２．３的示例驗證，對包含有Ａ、??Ｂ、Ｃ、Ｄ四點的族，按照傳統(tǒng)的Ｋ－Ｍｅａｎｓ計算簇的質心為藍色點Ｐ，而改進后??的Ｋ－Ｍｅａｎｓ計算的質心為紅色點Ｑ，明顯看出改進后的Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法在異常點??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計算簇內質心示例圖??最后，在選擇初始質心時，選擇第一個質心后，選擇盡量遠離它的樣本作為??第二個質心，第三個質心要選擇與前兩個質心加權距離盡量遠的樣本點，以此類??９??
【參考文獻】

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本文編號：2860161