【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于钢筋混凝土框架结构质量检测，具体而言，涉及一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法、介质及系统。
技术介绍
1、钢筋混凝土作为一种广泛应用的建筑材料，其性能状况直接决定了建筑物的安全性和使用寿命。在钢筋混凝土结构施工过程中，如何有效监测和评估其质量状况一直是业界关注的重点问题。
2、传统的钢筋混凝土质量检测主要依赖于破坏性试验，如压力试验、回弹法等。这些方法虽然能够直接测得混凝土强度等参数，但需要在施工过程中采集大量样品并进行破坏性测试，不仅费时费力，而且会对结构产生一定损害。此外，这些检测手段只能提供局部的质量信息，很难全面反映整个结构体系的质量状况。随着建筑施工规模的不断扩大和结构体系的日益复杂，现有的质量检测手段已经难以满足实际需求。
3、近年来，随着无损检测技术的发展，一些新型的钢筋混凝土质量检测方法应运而生。其中，超声波检测技术凭借其无需接触、无损伤、检测范围广等优势，在钢筋混凝土质量监测中得到了广泛应用。通过超声波信号的时间传播、幅值衰减等特性，可以推断混凝土内部的缺陷和力学性能状况。一些研究人员提出利用超声波检测评估混凝土抗压强度、检测混凝土缺陷等方法。但这些方法往往只针对单一的质量指标，很难全面反映混凝土的整体性能，无法全面、动态监测钢筋混凝土结构质量。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法、介质及系统，能够解决现有技术往往只针对单一的质量指标，很难全面反映混凝土的整体性能，无法全面、动态监测钢
2、本专利技术是这样实现的：
3、本专利技术的第一方面提供一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其中，采用高压电极、超声波探测器对钢筋混凝土框架结构进行检测，具体包括以下步骤：
4、s10、建立待测钢筋混凝土框架结构的有限元模型，所述有限元模型的表层有限元的表面积小于所述高压电极的两个电极的尺寸；
5、s20、计算每个有限元的力学特性参数，并进行聚类，得到多个聚类中心，每个聚类中心代表每个有限元的力学性能；
6、s30、待撤出混凝土灌注模板支撑后，每隔指定时长进行超声检测采集，具体是：采集加静电条件下的每个聚类中心对应区域的超声探测信号以及无静电条件下的整个待测钢筋混凝土框架结构的超声探测信号，分别记为代表超声信号集和检测超声信号集，分别包含多个代表超声信号和多个检测超声信号；
7、s40、根据检测的区域，建立所述代表超声信号与其对应的检测超声信号变换函数，并采用所述代表超声信号集和所述检测超声信号集进行拟合，得到信号优化函数；
8、s50、采用所述信号优化函数对所述检测超声信号集中的每个检测超声信号进行优化，得到优化检测信号集，包含多个优化检测信号；
9、s60、计算每个优化检测信号与其所对应的检测超声信号的相关系数；并对每个优化检测信号进行时频域分析，得到时频域特征，包括幅值、频率、衰减；
10、s70、将所述相关系数和所述时频域特征输入到预先训练的钢筋混凝土质量评估模型中，输出待测钢筋混凝土框架结构的质量指标矩阵，所述质量指标矩阵中的每个元素表示每个优化检测信号在待测钢筋混凝土框架结构的对应区域的质量指标，包括混凝土强度和缺陷等级；
11、s80、采用预先训练的连续检测分析模型输入多次超声检测采集得到的质量指标矩阵，得到整个钢筋混凝土框架结构质量指数，并与所述多次超声检测采集得到的质量指标矩阵一起输出给施工人员。
12、在上述技术方案的基础上，本专利技术的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法还可以做如下改进：
13、其中，所述力学性能指数至少包括弹性模量和泊松比。
14、其中，所述建立所述代表超声信号与其对应的检测超声信号变换函数的方法为回归分析的方法。
15、其中，采用所述代表超声信号集和所述检测超声信号集进行拟合的方法为最小二乘法。
16、其中，所述钢筋混凝土质量评估模型的训练步骤包括：
17、收集大量实测钢筋混凝土结构的超声波检测信号及其对应的质量指标数据，至少混凝土强度、缺陷等级，作为训练样本；
18、将步骤s60提取的特征参数，包括相关系数和时频域特征，作为模型的输入变量，而质量指标则作为输出变量，采用卷积神经网络算法进行训练，建立特征参数与质量指标之间的映射关系；
19、训练完成后，得到钢筋混凝土质量评估模型。
20、其中，所述连续检测分析模型的训练步骤包括：
21、收集大量实测钢筋混凝土结构在多次检测中的质量指标变化情况，以及最终的整体质量评估结果，作为训练样本；
22、将步骤s70得到的各时间节点的质量指标矩阵作为模型的输入变量，整体质量指数作为输出变量，采用递归神经网络算法进行训练，建立质量指标时间序列与整体质量评估之间的映射关系；
23、训练完成后，得到连续检测分析模型。
24、其中，所述有限元模型中采用的单元类型为8节点实体单元，用于表示混凝土部分；采用梁单元或刚性连接单元表示钢筋。
25、其中，所述聚类算法采用k-means或高斯混合模型。
26、本专利技术的第二方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行上述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法。
27、本专利技术的第三方面提供一种钢筋混凝土框架结构质量检测系统，其中，包含上述的计算机可读存储介质。
28、与现有技术相比较，本专利技术提供的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法、介质及系统的有益效果是：
29、1. 建立高保真的钢筋混凝土框架结构有限元模型。通过获取待测结构的几何尺寸、钢筋配置、混凝土强度等参数，构建三维有限元模型。采用细化的网格划分，使每个单元的尺度小于高压电极的尺寸，从而能够精准刻画局部应力场对混凝土性能的影响。
30、2. 利用静电场作用下的超声波检测信号优化处理。在混凝土灌注后，首先选取有限元模型中具有代表性的区域进行加静电的超声波检测，获得代表性的超声信号。然后在无静电条件下对整个结构进行全面超声波检测。通过建立代表超声信号与检测超声信号之间的变换函数，可以优化后者以消除静电场干扰，从而更好地反映出混凝土内部的实际情况。
31、3. 采用时频域特征参数作为机器学习模型的输入变量。除了常规的超声信号幅值、频率等特征外，本专利技术还提取了相关系数、时频域衰减等参数，能够更全面地表征混凝土的力学性能和缺陷状况。
32、4. 结合连续检测分析模型，实现对整个施工过程的质量监测。不同于现有只能提供静态质量评估的方法，本专利技术采用lstm时间序列分析模型，利用各阶段的质量检测数据预测整体的质量指数，并输出各区域的动态质量变化情况。
33、因此，本专利技术解决了现有技术往往只针对单一的质量指标，很难全面反映混凝土的整体性能本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，采用高压电极、超声波探测器对钢筋混凝土框架结构进行检测，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，所述力学性能指数至少包括弹性模量和泊松比。
3.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，所述建立所述代表超声信号与其对应的检测超声信号变换函数的方法为回归分析的方法。
4.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，采用所述代表超声信号集和所述检测超声信号集进行拟合的方法为最小二乘法。
5.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，所述钢筋混凝土质量评估模型的训练步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，所述连续检测分析模型的训练步骤包括：
7.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，所述有限元模型中采用的单元类型为8节点实体单元，用于表示混凝土部分；采用梁单元或刚性
8.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，聚类算法采用K-means或高斯混合模型。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行权利要求1-8任一项所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法。
10.一种钢筋混凝土框架结构质量检测系统，其特征在于，包含权利要求9所述的计算机可读存储介质。
...【技术特征摘要】
1.一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，采用高压电极、超声波探测器对钢筋混凝土框架结构进行检测，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，所述力学性能指数至少包括弹性模量和泊松比。
3.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，所述建立所述代表超声信号与其对应的检测超声信号变换函数的方法为回归分析的方法。
4.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，采用所述代表超声信号集和所述检测超声信号集进行拟合的方法为最小二乘法。
5.根据权利要求1所述的一种钢筋混凝土框架结构质量检测方法，其特征在于，所述钢筋混凝土质量评估模型的训练步骤包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：吴周扬，张凯，浦健民，
申请(专利权)人：中建安装集团黄河建设有限公司，
类型：发明
国别省市：
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