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一种已建 建筑物结构内部多 缺陷的无损检测方法

阅读：321发布：2020-05-08

专利汇可以提供一种已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，在待检测建筑物的裸露表面布置加速度传感器；用脉冲锤多次敲击同一部位，通过加速度传感器获得冲击波，对冲击波响应信号进行频谱分析，获取前3~5阶频率和各阶频率对应的模态向量的测量值；建立建筑物结构的有限元模型，基于智能优化算法随机投放缺陷信息，理论计算前3~5阶频率和各阶频率对应的模态向量；构建目标函数；迭代更新缺陷信息，使目标函数最小化，直至达到收敛精度，反演出缺陷数量、位置及大小。本发明通过现场测试可以快速找到已建建筑物结构内部缺陷的数量、位置和大小，解决复杂条件下已建建筑物结构无损检测的困难，提高建筑物结构的使用寿命和耐久性。，下面是一种已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)在待检测建筑物的裸露表面布置加速度传感器；
(2)使用脉冲锤多次敲击待检测建筑物的同一部位，通过加速度传感器获得冲击波，对冲击波响应信号进行频谱分析，获取前3～5阶频率和各阶频率对应的模态向量的测量值；
(3)按照待检测建筑物的几何外形建立有限元网格模型；
(4)基于智能优化算法随机投放缺陷信息，所述缺陷信息包括缺陷位置、大小及数量，并基于扩展有限元理论计算待检测建筑物的前3～5阶频率和各阶频率对应的模态向量的计算值；
(5)根据前3～5阶频率和各阶频率对应的模态向量的测量值及计算值，基于频率残差和模态保证准则构建目标函数；
(6)通过智能优化算法迭代更新投放的缺陷信息，使目标函数最小化，直至达到收敛精度，反演出待检测建筑物结构内部的缺陷数量、位置及大小。
2.根据权利要求1所述的已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，其特征在于，步骤(1)包括：
(11)预估结构中存在的最大缺陷的个数为N，每个缺陷待反演参数的个数为M，确定加速度传感器的数量等于或大于N×M；
(12)现场勘查待检测建筑物，确定加速度传感器的测点位置，记录测点位置并编号；
(13)在各测点位置涂抹石膏作为粘合剂，安装加速度传感器。
3.根据权利要求2所述的已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，其特征在于，步骤(12)包括：若能够预知缺陷的位置，则在缺陷周围边界等间距布置加速度传感器；若无法预知缺陷的位置，则在结构的外边界等间距布置加速度传感器。
4.根据权利要求1所述的已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，其特征在于，步骤(3)中，按照待检测建筑物的几何外形建立有限元网格模型时，不考虑结构内部缺陷的几何特征，并施加与现场条件一致的几何边界条件。
5.根据权利要求1所述的已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，其特征在于，步骤(3)中，建立有限元网格模型时，将加速度传感器的测点位置作为有限元网格的单元结点。
6.根据权利要求1所述的已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，其特征在于，步骤(5)中，基于频率残差和模态保证准则构建目标函数O(θ)
式中，||·||2代表向量的2-范数；NF和NM分别是用来计算目标函数值的频率阶数和模态数；和分别为第i阶频率的计算值和测量值；和分别为第j阶频率对应模态的计算值和测量值。
7.根据权利要求1所述的已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，其特征在于，步骤(2)中，使用脉冲锤敲击待检测建筑物的同一部位至少三次。

说明书全文

一种已建建筑物结构内部多 缺陷的无损检测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及土木、水利工程结构健康检测领域，特别是一种已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法。

背景技术

[0002] 随着中国江苏沿海大开发、南水北调工程、淮河入江水道和入海水道等治淮工程的建设，建造了许多水利工程(水闸、泵站和船闸等)和水运、造船工程(码头、船坞)。这些结构大多属于地下的隐蔽工程，通常施工完成后，会被后续的施工整体覆盖，或仅露出一小部分。对这些结构进行有效检测，快速检测出建筑物结构内部可能存在的缺陷并修复，确保其安全运行已成为至关重要的问题，尤其是七十年代以前修建的水利工程，由于服役时间长，加上当时勘察、设计和施工中存在的质量问题，其老化和病变问题更为严重。实际使用中确实也发生多个工程由于内部缺陷引起的结构漏水、甚至工程失效的例子，如熔盛重工船坞墙体漏水和南通惠生船坞工程，地连墙接头位置衬砌墙上发现有纵向裂缝并有渗水现象等，极大地影响了工程使用，也成为工程潜在的安全隐患。对于地下隐蔽工程建筑物结构的质量检测，由于施工、测试技术手段等限制，常规结构缺陷检测技术很难快速找到结构内部缺陷(裂缝)。

发明内容

[0003] 发明目的：为了解决现有技术中已建建筑物结构内部缺陷检测困难的问题，本发明提供一种已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法。

[0004] 技术方案：一种已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，包括以下步骤：

[0005] (1)在待检测建筑物的裸露表面布置加速度传感器；

[0006] (2)使用脉冲锤多次敲击待检测建筑物的同一部位，通过加速度传感器获得冲击波，对冲击波响应信号进行频谱分析，获取前3～5阶频率和各阶频率对应的模态向量的测量值；

[0007] (3)按照待检测建筑物的几何外形建立有限元网格模型；

[0008] (4)基于智能优化算法随机投放缺陷信息，所述缺陷信息包括位置、大小及数量，并基于扩展有限元理论计算待检测建筑物的前3～5阶频率和各阶频率对应的模态向量的计算值；

[0009] (5)根据前3～5阶频率和各阶频率对应的模态向量的测量值及计算值，基于频率残差和模态保证准则构建目标函数；

[0010] (6)通过智能优化算法迭代更新投放的缺陷信息，使目标函数最小化，直至达到收敛精度，反演出待检测建筑物结构内部的缺陷数量、位置及大小。

[0011] 进一步的，步骤(1)包括：

[0012] (11)预估结构中存在的最大缺陷的个数为N，每个缺陷待反演参数的个数为M，确定加速度传感器的数量等于或大于N×M；

[0013] (12)现场勘查待检测建筑物，确定加速度传感器的测点位置，记录测点位置并编号；

[0014] (13)在各测点位置涂抹石膏作为粘合剂，安装加速度传感器。

[0015] 进一步的，步骤(12)包括：若能够预知缺陷的位置，则在缺陷周围边界等间距布置加速度传感器；若无法预知缺陷的位置，则在结构的外边界等间距布置加速度传感器。

[0016] 进一步的，步骤(3)中，按照待检测建筑物的几何外形建立有限元网格模型时，不考虑结构内部缺陷的几何特征，并施加与现场条件一致的几何边界条件。

[0017] 进一步的，步骤(3)中，建立有限元网格模型时，将加速度传感器的测点位置作为有限元网格的单元结点。

[0018] 进一步的，步骤(5)中，基于频率残差和模态保证准则构建目标函数O(θ)[0019]

[0020] 式中，||·||2代表向量的2-范数；NF和NM分别是用来计算目标函数值的频率阶数和模态数；和分别为第i阶频率的计算值和测量值；和分别为第j阶频率对应模态的计算值和测量值。

[0021] 进一步的，步骤(2)中，使用脉冲锤敲击待检测建筑物的同一部位至少三次。

[0022] 有益效果：本发明提供的一种已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，通过现场测试可以快速找到已建建筑物结构内部缺陷(裂缝)的数量、位置和大小，解决复杂条件下已建建筑物结构无损检测的困难，提高建筑物结构的使用寿命和耐久性。附图说明

[0023] 图1是本发明的整体流程示意图；

[0024] 图2是含缺陷结构体及其响应测试示意图；

[0025] 图3是含缺陷结构体的有限元网格示意图。

具体实施方式

[0026] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。

[0027] 如图1所示，已建建筑物结构内部多缺陷的无损检测方法，包括以下步骤：

[0028] (1)在待检测建筑物的裸露表面布置加速度传感器，加速度传感器个数的确定及安装如下：

[0029] (1.1)参见图2，预估结构中可能存在的缺陷个数为2(缺陷1和缺陷2)，每个缺陷(用椭圆形缺陷进行拟合)待反演参数个数为5(椭圆中心坐标、椭圆半长轴、椭圆半短轴、椭圆倾角)，则加速度传感器的布置数量应等于或大于10，本实施例选择布置十个加速度传感器(S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10)。

[0030] (1.2)参见图2，现场勘查待检测建筑物，确定加速度传感器的测点位置，测点位置在结构的外边界等间距布置，若能够预知缺陷的位置，也可以在缺陷周围边界等间距布置加速度传感器；记录测点位置并编号；在本实施例中，说明书附图2和3中的和代表边界条件，表示约束水平和竖向的位移，表示约束竖向的位移。

[0031] (1.3)在各测点位置涂抹石膏作为粘合剂，安装加速度传感器。

[0032] (2)使用脉冲锤敲击待检测建筑物的同一部位至少三次，通过加速度传感器获得一个频带较宽的冲击波，对冲击波响应信号进行频谱分析，获取前3～5阶频率和各阶频率对应的模态向量的测量值；

[0033] (3)参见图1，再建立建筑物结构的数值分析模型；

[0034] 建立建筑物结构的数值分析模型的方法如下：

[0035] 参见图3，无需考虑内部缺陷的几何特征(位置、大小、数量)，直接按照建筑物结构的几何外形建立建筑物结构的有限元网格模型，并施加与现场条件一致的几何边界条件；将加速度传感器的测点位置作为有限元网格的单元结点。

[0036] (4)基于智能优化算法随机投放缺陷信息(位置、大小、数量)，并基于扩展有限元理论计算待检测建筑物的前3～5阶频率和各阶频率对应的模态向量的计算值；

[0037] 例如：若结构中可能存在的最大缺陷数量为n，第i个缺陷待反演的参数为θi，则n个缺陷待反演的参数集合为

[0038] θ＝{θ1,θ2,θ3,…,θn}

[0039] 反演椭圆形缺陷时，待反演参数θi为

[0040] θi＝{xei,yei,ai,bi,βi}

[0041] 其中，(xei,yei)为第i个椭圆形缺陷的中心点坐标；ai为第i个椭圆形缺陷半长轴，bi为第i个椭圆形缺陷的半短轴；β为第i个椭圆形缺陷的方位角，即整体坐标系与局部坐标系之间的夹角。通过引入变量κi(该变量的取值只能为0或1)，将缺陷的数量纳入到反演分析过程之中，则最终待反演的参数集合为

[0042] θ＝{θ1,κ1,θ2,κ2,θ3,κ3,…,θn,κn}

[0043] 这些变量θ＝{θ1,κ1,θ2,κ2,θ3,κ3,…,θn,κn}的初始值均是通过智能优化算法随机生成。

[0044] (5)根据前3～5阶频率和各阶频率对应的模态向量的测量值及计算值，基于频率残差和模态保证准则构建目标函数；

[0045] 其中，基于频率残差和模态保证准则构建的目标函数O(θ)为

[0046]

[0047] 式中，||·||2代表向量的2-范数；NF和NM分别是用来计算目标函数值的频率阶数和模态数；和分别为第i阶频率的计算值和测量值；和分别为第j阶频率对应模态的计算值和测量值。

[0048] (6)通过智能优化算法迭代更新投放的缺陷信息，使目标函数最小化，直至达到收敛精度，此时更新的缺陷信息即为待反演的椭圆形缺陷参数，由此可确定待检测建筑物结构内部的缺陷数量、位置及大小。

[0049] 例如：采用人工蜂群算法智能优化算法迭代更新投放的缺陷信息时，主要包括采蜜蜂搜索阶段、观察蜂搜索阶段以及侦察蜂搜索阶段三个阶段迭代更新投放的缺陷信息，即更新参数θ＝{θ1,κ1,θ2,κ2,θ3,κ3,…,θn,κn}，具体包括：

[0050] (a)采蜜蜂搜索阶段。这一阶段采蜜蜂通过邻域搜索得到优化解向量搜索公式为

[0051]

[0052] 式中，k取值于{1,2,…,n}，且k≠i，k和i均随机生成；为(-1,1)之间的随机数。根据采蜜蜂搜索到的新位置和原位置计算适应度函数值f(θ)，其中f(θ)＝1/O(θ)，若根据新位置计算的f(θ)更优，则该采蜜蜂的位置更新到新位置，否则位置不变。

[0053] (b)观察蜂搜索阶段。观察蜂根据采蜜蜂种群适应度值大小选择一个采蜜蜂，并在其邻域内同样进行新位置的搜索，并按照与采蜜蜂相同的规则更新其位置。蜜源由观察蜂选择的概率计算公式为

[0054]

[0055] (c)侦察蜂搜索阶段。在某只采蜜蜂的位置周围搜索次数达到一定限值，仍然没有搜索到更优的新位置时，采蜜蜂放弃当前蜜源成为侦察蜂，在解空间随机产生新蜜源。

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