發(fā)布時間：2019-06-22 12:23

【摘要】：隨著我國高速公路干線網(wǎng)的不斷完善和發(fā)展,公路隧道的規(guī)模與數(shù)量也在不斷增長。為了避免隧道開挖過程中及建成后的運營階段發(fā)生事故而影響到人們生命財產(chǎn)的安全,需要運用合適的物探工具對隧道襯砌進行質(zhì)量檢測。探地雷達以其快速、高效、高分辨率及無損性等優(yōu)點而受到隧道工作者的青睞。對于襯砌檢測中出現(xiàn)的襯砌脫空、不密實體、空洞充水三種典型病害,可歸類于形狀、大小各異的空洞中填充了不同物質(zhì)。本文通過使用探地雷達對物理模型進行探測獲取試驗數(shù)據(jù),研究、建立空洞不同填充物質(zhì)的分類識別方法,進而將此方法運用于隧道襯砌檢測的病害分類識別中,主要研究內(nèi)容如下:(1)通過物理模型試驗分別獲取空洞填充干沙、碎石、泥漿、水等物質(zhì)相應(yīng)的初始雷達數(shù)據(jù),并運用本文總結(jié)的探地雷達數(shù)據(jù)預(yù)處理流程對其進行處理;從而進一步總結(jié)分析隧道襯砌檢測中常見的襯砌脫空、不密實體、空洞積水三種病害典型雷達圖像。(2)介紹了探地雷達振幅、頻譜、相干性三種屬性提取技術(shù),結(jié)合雷達屬性的物理意義,選取均方根振幅、平均波峰振幅、時域平均能量、相似系數(shù)及-3dB帶寬平均相位五種雷達屬性作為探地雷達目標(biāo)分類識別的特征參數(shù)。(3)通過建立空洞不同填充物的高斯過程機器學(xué)習(xí)二元分類(GPC)模型,以均方根振幅、平均波峰振幅、時域平均能量、相似系數(shù)及-3dB帶寬平均相位五種雷達屬性作為矢量輸入,成功識別出物理模型各空洞中分別填充空氣、碎石、泥漿和水時四種物質(zhì),并給出相應(yīng)預(yù)測概率。(4)將經(jīng)物理模型試驗驗證后的GPC預(yù)測模型運用到岑溪大隧道襯砌檢測實際工程中,成功對脫空、不密實體、空洞充水三種襯砌病害進行分類識別。說明本文所提出的探地雷達隧道襯砌檢測高斯預(yù)測模型是可行的,有很好的應(yīng)用前景。
[Abstract]:With the continuous improvement and development of highway trunk network in China, the scale and number of highway tunnels are also increasing. In order to avoid accidents in the process of tunnel excavation and after completion and affect the safety of people's lives and property, it is necessary to use appropriate geophysical tools to detect the quality of tunnel lining. Ground penetrating radar (GPR) is favored by tunnel workers because of its advantages of fast, high efficiency, high resolution and no damage. For the three typical diseases of lining emptiness, indense solid and empty water filling in lining detection, they can be classified into voids of different sizes and shapes and filled with different substances. In this paper, the experimental data are obtained by using ground penetrating radar (GPR) to detect the physical model, and the classification and identification method of different filling materials of voids is established, and then this method is applied to the disease classification and identification of tunnel lining. The main research contents are as follows: (1) the initial radar data of dry sand, gravel, mud, water and other substances filled with voids are obtained respectively through the physical model test. The data preprocessing process of ground penetrating radar (GPR) summarized in this paper is used to process GPR data. In order to further summarize and analyze the typical radar images of three kinds of diseases such as empty lining, undense entity and empty water in tunnel lining detection. (2) three attribute extraction techniques of GPR amplitude, spectrum and coherence are introduced. combined with the physical meaning of radar attribute, root mean square amplitude, average wave peak amplitude and time domain average energy are selected. Five radar attributes of similarity coefficient and average phase of-3dB bandwidth are used as characteristic parameters of target classification and recognition of ground penetrating radar (GPR). (3) five radar attributes, root mean square amplitude, average peak amplitude, average energy in time domain, similarity coefficient and average phase of-3dB bandwidth, are used as vector inputs by establishing machine learning binary classification (GPC) model for different fillers of voids. The four substances filled with air, gravel, mud and water in each cavity of the physical model are successfully identified, and the corresponding prediction probabilities are given. (4) the GPC prediction model verified by the physical model test is applied to the actual lining detection project of Cengxi tunnel, and the three lining diseases of emptiness, indense entity and empty water filling are successfully classified and identified. It is shown that the Gaussian prediction model for GPR tunnel lining detection proposed in this paper is feasible and has a good application prospect.
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U455.91

【參考文獻】

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本文編號：2504578