专利名称: |
网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法 |
摘要: |
本发明公开了网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法,涉及高速铁路无砟轨道混凝土质量无损检测技术领域,首先提出了支承层弹性波波速检测装置,并以网格化的估计方法构建了弹性波波速估计模型,在基于细尺度条件下的损失函数和优化目标的神经网络模型,实现了高速铁路无砟轨内部波速的精细化无损检测。本发明解决了高速铁路无砟轨道支承层混凝土强度的细尺度检测问题,克服了传统钻芯取样对结构的破坏,细化了检测尺度,提高了混凝土波速估计的检测精度,具有操作简单、无损、检测精度高的特点,适合支承层混凝土波速的检测,适合支承层内部强度大面积检测需求,有利于提高我国高速铁路无砟轨道养护维修水平。 |
专利类型: |
发明专利 |
国家地区组织代码: |
河北;13 |
申请人: |
石家庄铁道大学 |
发明人: |
杨勇;李义强;赵维刚;田秀淑;戎立帆 |
专利状态: |
有效 |
申请日期: |
2019-03-12T00:00:00+0800 |
发布日期: |
2019-05-10T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN201910185793.1 |
公开号: |
CN109738525A |
代理机构: |
西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) |
代理人: |
俞晓明 |
分类号: |
G01N29/07(2006.01);G;G01;G01N;G01N29 |
申请人地址: |
050043 河北省石家庄市北二环东路17号 |
主权项: |
1.网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置,其特征在于,包括轨道板(1)和支承层(2),所述支承层(2)上方中间位置设有所述轨道板(1),所述支承层(2)上表面为弹性波接收面(3),所述支承层(2)沿轨道延伸方向的侧面为弹性波激发面(4); 在所述弹性波激发面(4)上以固定间隔水平布置多个弹性波激发装置,在所述弹性波接收面(3)上远离所述弹性波激发面(4)一侧以固定间隔水平布置多个弹性波接收传感器,多个所述弹性波接收传感器和多个所述弹性波激发装置均一一对应且处于同一平面上; 所述弹性波激发装置电连接程序控制器,所述程序控制器电连接数据采集器和计算机,所述数据采集器电连接所述弹性波接收传感器。 2.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置,其特征在于,在所述弹性波接收面(3)上以所述轨道板(1)端面对应位置为初始点布置所述弹性波接收传感器,在所述弹性波激发面(4)上以所述轨道板(1)端面对应位置为初始点布置所述弹性波激发装置。 3.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置,其特征在于,所述固定间隔为10cm。 4.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置,其特征在于,所述弹性波激发装置包括12V直流电源,激发装置控制器和执行机构,所述12V直流电源的正负极分别与所述激发装置控制器和所述执行机构电连接。 5.如权利要求4所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置,其特征在于,所述执行机构为推拉式电磁铁。 6.如权利要求4所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置,其特征在于,所述激发装置控制器采用西门子S200系列可编程逻辑控制器。 7.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置,其特征在于,所述弹性波接收传感器采用丹麦Brüel&4370型压电电荷加速度传感器。 8.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置,其特征在于,所述数据采集器采用阿尔泰PCI9018,所述程序控制器采用灵江工控的LBOX-GM45嵌入式工控机。 9.基于权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置的网格化的高速铁路支承层混凝土波速估计方法,其特征在于,包括: 步骤一、首先选定平行于高速铁路线路方向并垂直于地面一侧为弹性波信号激发侧,选定平行于高速铁路线路方向并平行于地面一侧为弹性波为弹性波信号接收侧; 步骤二、以支承层上部轨道板横向边缘为初始点,以固定间隔布置弹性波激发装置和弹性波接收传感器; 步骤三、以多次激发多点接收的形式,同时获取弹性波激发装置激发数据波形时间信号和弹性波接收传感器接收波形时间信号; 步骤四、根据激发波形时间t0和接收侧第i个接收器接收到信号的到达时间得到ti,获取弹性波传播时间Δti=ti-t0,将支承层分为(m×n),当弹性波激发装置处于位置p,位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格(i,j)的路程为从而得到弹性波的传输路程和时间,进而计算得到初步弹性波波速vij。 10.如权利要求9所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速估计方法,其特征在于,还包括如下步骤: 步骤五、建立弹性波传播网格模型:将支承层分为(m×n),网格(i,j)的弹性波波速表示为vij,当弹性波激发装置处于位置p,位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格(i,j)的路程为传输时间为 步骤六、建立最优化波速估计神经网络结构: 当n>m时,作为神经网络的输入量,ωij=1/vij为待估计参数,令弹性波传播时间的实测值ti为真值,根据估计参数计算值ti’为估计值,则损失函数为: 目标函数为使得损失函数最小化,即目标函数为: minimize(loss) 神经网络采用3层BP神经网络结构,包括输入层,隐藏层和输出层,由于估计参数计算值ti’大于0,所以采用Relu函数为激活函数,从而实现弹性波波速vij的最优估计。 |
所属类别: |
发明专利 |