混凝土超声波层析成像的理论方法和试验研究

论文摘要

混凝土结构由于设计、施工、荷载以及材料等方面的原因,在建造和使用过程中,不可避免地存在一些宏观损伤和缺陷,严重影响结构物的安全性和耐久性。新近引入的混凝土超声波层析成像技术,可用“图像”的方式定量化地反映层析面上混凝土的内部缺陷,是混凝土超声波探伤由无损检测阶段向无损诊断阶段发展的必然趋势。目前这一前沿课题尚处于研究的初步阶段,为此本文结合国家自然科学基金项目“混凝土超声波层析成像方法的基础研究”(No. 50678066),从混凝土超声波层析成像的理论基础、反演算法、反演策略、不完全射线反演和反演图像处理等五个方面进行较深入系统的研究,主要的工作内容如下:(1)广泛搜集整理国内外相关文献,扼要阐述层析成像数学基础,系统总结混凝土超声波层析成像的相关理论方法,为后续的研究工作奠定基础。(2)针对混凝土超声波层析成像的不适定性,提出了基于自然权的加权广义逆与杨文采正则化方法相结合的反演算法(NWGI算法),以适应混凝土超声波层析成像的特点。通过数值试验和混凝土试件试验,比较了本文NWGI算法与常规SIRT算法和CGLS算法的反演图像。对比结果表明,NWGI算法要优于常规算法,具有更高的分辨率和可靠性。通过2组共8个内部存在模拟缺陷的混凝土试件模型的成像试验,检验NWGI算法的有效性。成像结果表明,NWGI算法的反演结果能够较好地反映各个混凝土试件内部缺陷的位置和分布。(3)为获得与实际情况相吻合的真实解,研究了混凝土超声波层析成像的反演策略。①提出了定性反演方法,实现声阴影重叠法判别缺陷的计算机处理。数值模型和混凝土试件模型的试验表明,定性反演可以大致识别对象内部声速偏高、偏低和声速正常区域的位置和分布。②在获取定性反演先验信息的基础上,提出了两阶段反演的方法:第一阶段,区分优质像元和非优质像元,合理确定像元声速的迭代初值;第二阶段,区别对待优质像元和非优质像元的约束权重,定量反演最终的速度分布。2个混凝土试件的模型试验表明,两阶段反演能有效抑制伪像,具有比常规的一阶段反演更好的缺陷识别效果。③为了改善射线路径矩阵的数学性质,提出了自适应网格技术。通过合并那些只有少数射线甚至没有射线穿越的网格像元,使更新后的离散像元具有相对均衡的射线穿越长度,自主适应射线路径的几何分布,从根源上提高混凝土超声波层析成像的稳定性。数值试验表明,与常规的固定网格相比,基于自适应网格技术的层析成像表现出更好的抗噪能力和缺陷识别能力。(4)采用均匀试验设计方法布置不完全射线,研究了不完全射线布置的混凝土超声波层析成像的可行性。数值试验表明,在保证射线数量和射线代表性的前提下,不完全射线布置的层析成像可以达到甚至超过完全射线布置层析成像的缺陷识别效果。在不完全射线反演的基础上,还可以发展新的研究思路。对于布置不完全射线的试验设计方法进行了相关研究:①通过平衡深度搜索与广度搜索,改进了随机进化寻优算法,能够节省30～70%左右的计算时间。②提出了分步试验设计方法,通过化整为零地减小搜索空间,可比常规的一步试验设计方法节省40～60%左右的计算时间。对3个测试函数建立RBF神经网络替代模型,其误差分析表明,分步试验设计方法对于需要大规模试验样本点的替代模型是非常实用的。(5)研究了混凝土超声波层析成像的图像处理方法,增强缺陷识别能力。①采用中值滤波和基于SOFM神经网络的聚类分析进行反演图像的后处理。应用实例表明,这两种方法的联合使用可以有效地抑制伪像,凸显缺陷,提高层析图像的分辨率、可靠性和可读性。②采用基于小波变换的图像融合技术对不同反演参数下的层析图像进行信息融合。应用实例表明,图像融合可以有效综合被融合图像的信息,使融合后的层析图像具有较小的背景噪音和较好的缺陷识别效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 混凝土超声探伤方法
• 1.2.1 超声波在混凝土中的传播特性
• 1.2.2 混凝土超声探伤的基本依据
• 1.2.3 混凝土超声探伤的发展历史和研究现状
• 1.3 计算机层析成像
• 1.3.1 基本概念
• 1.3.2 层析成像的发展历史与研究现状
• 1.3.3 混凝土层析成像的研究现状及存在的问题
• 1.4 本文研究目的和研究内容
• 1.4.1 研究目的
• 1.4.2 研究内容
• 第2章 混凝土超声波层析成像的理论基础
• 2.1 Radon变换与广义Radon变换
• 2.1.1 Radon变换
• 2.1.2 Radon逆变换
• 2.1.3 广义Radon变换
• 2.2 图像重建技术
• 2.2.1 离散图像重建问题
• 2.2.2 反投影法（BPT）
• 2.2.3 代数重建技术（ART）
• 2.2.4 联合迭代重建技术（SIRT）
• 2.2.5 共轭梯度法（CG）
• 2.3 混凝土超声波速度层析成像
• 2.3.1 基本方法
• 2.3.2 检测系统
• 2.4 射线追踪技术
• 2.4.1 试射法
• 2.4.2 弯曲法
• 2.4.3 程函方程有限差分法
• 2.4.4 线性旅行时插值法
• 2.4.5 旅行时插值法与程函方程有限差分解的理论比较
• 2.5 混凝土超声波衰减层析成像
• 2.5.1 幅值衰减成像
• 2.5.2 上升时间衰减成像
• 第3章 加权广义逆反演算法
• 3.1 引言
• 3.2 广义逆矩阵
• 3.2.1 基本概念
• 3.2.2 奇异值分解
• 3.3 离散不适定问题与正则化方法
• 3.3.1 基本概念
• 3.3.2 Tikhonov 正则化方法
• 3.3.3 截断奇异值分解正则化方法
• 3.3.4 杨文采正则化方法
• 3.4 广义逆反演的辅助信息
• 3.4.1 数据分辨矩阵
• 3.4.2 模型分辨矩阵
• 3.4.3 解估计的协方差矩阵
• 3.5 加权广义逆反演
• 3.5.1 加权广义逆
• 3.5.2 自然权矩阵
• 3.6 重建误差和缺陷识别
• 3.6.1 重建误差
• 3.6.2 缺陷识别
• 3.7 模型试验
• 3.7.1 数值模型试验
• 3.7.2 试件模型试验
• 3.8 小结
• 第4章 混凝土超声波层析成像的反演策略
• 4.1 引言
• 4.1.1 定性反演
• 4.1.2 两阶段反演
• 4.1.3 自适应网格技术
• 4.2 定性反演
• 4.2.1 基本思路
• 4.2.2 实现步骤
• 4.2.3 定性反演的数值试验和试件试验
• 4.3 两阶段反演
• 4.3.1 基本思路
• 4.3.2 实现步骤
• 4.3.3 两阶段反演的试件模型试验
• 4.4 自适应网格技术
• 4.4.1 基本思路
• 4.4.2 实现步骤
• 4.4.3 基于自适应网格技术的层析成像
• 4.5 小结
• 第5章 不完全射线布置的混凝土超声波层析成像
• 5.1 引言
• 5.2 射线布置与试验设计
• 5.3 试验设计的优化算法
• 5.3.1 拉丁超立方抽样（LHS）
• 5.3.2 最优拉丁超立方设计的优化准则
• 5.3.3 更新算子与搜索算法
• 5.3.4 随机进化算法
• 5.3.5 随机进化算法的改进
• 5.4 试验设计的分步优化算法
• 5.4.1 基本思路和实现步骤
• 5.4.2 数值试验
• 5.5 不完全射线层析成像的可行性
• 5.5.1 数值模型一
• 5.5.2 数值模型二
• 5.6 小结
• 第6章 混凝土超声波层析成像的图像处理方法
• 6.1 引言
• 6.2 中值滤波
• 6.2.1 基本概念
• 6.2.2 二维中值滤波
• 6.3 基于SOFM 神经网络的图像聚类分析
• 6.3.1 聚类分析的基本概念
• 6.3.2 自组织特征映射（SOFM）神经网络
• 6.3.3 反演图像的聚类分析
• 6.4 中值滤波与聚类分析在反演图像中的应用
• 6.5 基于小波变换的图像信息融合
• 6.5.1 图像融合概述
• 6.5.2 二维小波变换
• 6.5.3 基于小波变换的层析图像融合
• 6.6 图像融合在层析成像中的应用
• 6.7 小结
• 结论
• 参考文献
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文
• 致谢