混凝土内部异常超声阵列成像算法研究

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1、学校代码10406分类号TG115密级学号120080402013盲审编号X08246题目混凝土内部异常超声阵列成像算法研究作者王禹学科、专业测试计量技术及仪器指导教师李秋锋副教授申请学位日期2015年6月学校代码:10406分类号:TG115学号:120080402013南昌航空大学硕士学位论文(学位研究生)混凝土内部异常超声阵列成像算法研究硕士研究生:王禹导师:李秋锋副教授申请学位级别:硕士学科、专业:测试计量技术及仪器所在单位:测试与光电工程学院答辩日期:2015年6月授予学位单位:南昌航空大学Researchonultrasonicarraysimagin

2、galgorithmaboutconcreteinternalabnormalADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterOnMeasuringandTestingTechnologiesandInstrumentsbyWangYuUndertheSupervisionofProf.LiQiuFeng(SchoolofMeasuringandOpticalEngineering)NanchangHangkongUniversity,Nanchang,ChinaJune,2015摘要随着我国进入快速发展阶段后,楼房、交通、水利

3、等公共设施建设得到全面开展,混凝土由于其稳固、耐久、价格低等优点而被广泛应用,但是建设安全始终应该放在第一位,而传统混凝土检测主要依靠检测工程师的经验对混凝土进行小范围局部抽样破坏性试验,这样就难以保证检测的准确性。无损检测技术有助于评估混凝土的稳定性并能够对其作出质量状态监视。本文旨在研究超声阵列成像算法对混凝土内部异常缺陷的检测能力。混凝土是一种多相复合体系材料,其内部广泛分布各种介质和缺陷结合界面,因此超声波在混凝土中传播时散射严重且复杂多变。时间反转理论基础是波传播互易性而且时间反转聚焦具有自适应性以及在缺陷处能量损耗补偿能力,所以时间反转方法可适用于混凝

4、土等非均匀介质。因此本文运用时间反转聚焦对混凝土内部缺陷检测。虽然时间反转可使回波信号得到聚焦,但由于实际检测中信号信噪比低,反向加载时间反转信号困难。因此在时间反转的基础上,本文提出了一种改进的缺陷时间反转定位方法,该方法不需要真实时间反转加载也能够提高信号的信噪比,同时具有时间反转聚焦的效果。本文首先利用有Abaqus软件建立混凝土及缺陷模型,在此模型上激励一个脉冲信号,阵列传感器接收回波信号,利用Matlab对这些有效信号进行改进时间反转增强法处理,提高接收信号信噪比。对回波信号截取一段包括缺陷信号在内的有效信号再进行成像。为了更精确的进行缺陷成像,最后利用

5、阵列超声波成像方法进行加权处理使其达到最终聚焦效果。为了验证理论方法的准确性,又采用了自行灌注的混凝土块进行试验验证,对于采集到的数据同样用改进的时间反转增强方法定位成像。仿真和实验结果都表明该方法对缺陷位置定位有一定的效果。本次课题是基于超声波在混凝土中的传播特点,为了提高混凝土检测效率引入改进时间反转计算法与阵列成像算法进行有效的处理成像。采取了Abaqus数值模型仿真、阵列检测信号融合、阵列数据成像、现场实验设计等一系列研究。课题选用数学软件Matlab和有限元仿真软件Abaqus进行算法程序调试和仿真模拟。关键字:混凝土,时间反转,超声检测,阵列成像IAb

6、stractAsChinaentersarapiddevelopmentstage,thebuilding,transportation,waterconservancyandotherpublicfacilitiesaredevelopingcompletely.Theconcretehasbeenusedwidely,becauseofitsadvantageofsteadiness,durability,lowprice.Theconstructionofsafetyshouldalwaysbeputinthemostimportantplace.Howev

7、er,thetraditionalconcretedetectionmainlydependsonthedetectionofengineerswhotestasmallscaleofsamplingconcrete,whichisdifficulttoensuretheaccuracyofdetection.Thenondestructivetechniquesarehelpfultoevaluatethestabilityofconcreteandcontributivetotheinspectionofitsquality.Thepurposeofthepa

8、peris

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