一種海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別方法，利用紅外熱成像技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括若干臺紅外熱成像儀、若干USB連接設(shè)備和一臺用于接收、處理數(shù)據(jù)、編寫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序模型、訓(xùn)練該模型并輸出孔洞深度的計算機，一臺紅外熱成像儀配一個USB連接設(shè)備，采用了紅外熱成像技術(shù)來探測堤身表面的溫度等數(shù)據(jù)，定性得出損傷部位，避免采用大量的人力物力到現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)，從而降低了科學(xué)的危險性和不確定性；利用紅外熱成像儀獲得新的海堤表面溫度、濕度、紅外區(qū)范圍數(shù)據(jù)時，利用訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出精確的海堤孔洞深度預(yù)測值。該方法操作簡單，易于測量，檢測周期短，精確程度且節(jié)省了大量的人力物力。
【專利說明】一種海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)內(nèi)部缺陷程度識別【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種海涂圍堤堤身內(nèi)部缺 陷程度識別方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 在中國乃至全球所有擁有海岸線的國家及地區(qū)，海堤的建造已經(jīng)有很長的歷史， 但大規(guī)模得建造海涂圍堤卻是近幾十年發(fā)展起來。海涂圍堤所用材料也由最初的土石發(fā)展 成為現(xiàn)在的鋼筋混凝土。在材料的改進過程中，雖然解決了舊式海堤的典型問題-白蟻筑 巢，提高了海涂圍堤的的剛度和整體穩(wěn)定型，但堅固的現(xiàn)代海堤內(nèi)部也存在著一些潛在的 缺陷，例如海涂圍堤由于施工技術(shù)不合格，驗收規(guī)范不成熟，以及海堤基礎(chǔ)不均勻沉降而造 成的堤身內(nèi)部出現(xiàn)架空、堤身內(nèi)部形成大小不一的孔洞、類型不一的裂縫等；
[0003] 堤身護坡結(jié)構(gòu)損壞、堤頂防浪墻損壞等表面性破壞雖可通過定期巡檢發(fā)現(xiàn)，但它 們間接引起的隱蔽性破壞（堤身內(nèi)部架空，堤身內(nèi)部空洞大小等）則不易通過定期巡檢發(fā) 現(xiàn)，因此，海涂圍堤內(nèi)部缺陷程度識別技術(shù)是海涂圍堤安全保障的一個關(guān)鍵技術(shù)。本發(fā)明主 要是用于測量海涂圍堤堤身內(nèi)部孔洞尺寸及深度大小，為所檢測的海涂圍堤是否需要維修 提出合理的參考性意見。而傳統(tǒng)的識別內(nèi)部缺陷程度的方法一般是通過敲擊海涂圍堤堤身 表面混凝土，通過敲擊聲音大致定出內(nèi)部缺陷的位置，該傳統(tǒng)方法存在如下幾個缺點：1、海 涂圍堤線長、面廣，該檢測方法耗費大量的人力物力也只能大致定出缺陷的位置，難以滿足 評定要求；2、該方法不能確定海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度，比如內(nèi)部孔洞的深度等；3、該 方法不能為指導(dǎo)維修工作提供具體的數(shù)據(jù)；4、該方法的檢測周期長。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種操作簡單，易于測量，檢測 周期短，精確程度且節(jié)省了大量的人力物力的海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別方法。
[0005] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：一種海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度 識別方法，利用紅外熱成像技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別包括以 下步驟：
[0006] (1)建立一個包含一個輸入層、一個隱含層以及一個輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在該 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層輸入現(xiàn)場溫度、濕度、紅外區(qū)范圍數(shù)據(jù)、溫度差異數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模 型的輸出為孔洞深度；
[0007] (2)利用紅外熱成像儀得到現(xiàn)場溫度、濕度、紅外區(qū)范圍數(shù)據(jù)、溫度差異以及與這 些數(shù)據(jù)一一對應(yīng)的孔洞深度數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，反復(fù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值以使神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測值和實測值之間的誤差達到最小，通過這組連接權(quán)值而建立的模型即為訓(xùn) 練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；其中誤差是通過計算目標值與輸出值之間的均方差和相關(guān)系數(shù)來 確定；
[0008] (3)當利用紅外熱成像儀獲得新的海堤表面溫度、濕度、紅外區(qū)范圍數(shù)據(jù)時，即可 利用訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出孔洞深度預(yù)測值。

【權(quán)利要求】
1. 一種海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別方法，利用紅外熱成像技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別包括以下步驟： (1) 建立一個包含一個輸入層、一個隱含層以及一個輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在該神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層輸入現(xiàn)場溫度、濕度、紅外區(qū)范圍數(shù)據(jù)、溫度差異數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的 輸出為孔洞深度； (2) 利用紅外熱成像儀得到現(xiàn)場溫度、濕度、紅外區(qū)范圍數(shù)據(jù)、溫度差異以及與這些數(shù) 據(jù)一一對應(yīng)的孔洞深度數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，反復(fù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型的預(yù)測值和實測值之間的誤差達到最小，通過這組連接權(quán)值而建立的模型即為訓(xùn)練完 成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；其中誤差是通過計算目標值與輸出值之間的均方差和相關(guān)系數(shù)來確 定； (3) 當利用紅外熱成像儀獲得新的海堤表面溫度、濕度、紅外區(qū)范圍數(shù)據(jù)時，即可利用 訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出孔洞深度預(yù)測值。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別方法，其特征在于：所 述溫度差異是由空氣溫度和采用紅外熱成像得到的紅外熱圖像中所反應(yīng)的混凝土表面的 溫度計算所得。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別方法，其特征在于：所 述步驟（2)中的均方差的計算公式為：，其中&和A分別是神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值和觀測值，η是數(shù)據(jù)的個數(shù)，k表示第
k個數(shù)據(jù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種海涂圍堤堤身內(nèi)部缺陷程度識別方法，其特征在于：所 述步驟（2)中的相關(guān)系數(shù)計算公式為
其中&和九分別是預(yù)測值和觀測值的平均值，h表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值。
【文檔編號】G01N25/72GK104089979SQ201410341172
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年7月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月17日
【發(fā)明者】周華飛, 琚蕊雄, 周夢楚, 蔡袁強, 謝子令 申請人:溫州大學(xué)