基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法

1.本发明涉及一种钢筋混凝土内部构造反演成像方法，特别涉及一种基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法。


背景技术：

2.钢筋混凝土是用量最大的人造材料，广泛应用于各类基础设施建设。钢筋混凝土内部构造如微裂缝、钢筋锈蚀、混凝土分层以及钢筋保护层剥离等问题，对结构整体的安全性、耐久性造成了影响，进而威胁构筑物服役性能，严重时会造成恶性安全事故。对钢筋混凝土内部构造进行准确评估是判断结构服役健康状态的有效手段。
3.现有的混凝土结构无损检测方法多是关注异常信号数据强度，从而辨别混凝土结构中的内部缺陷程度，缺少成像观测，无法直观评测内部构造空间分布状态，从而实现内部缺陷的关键损伤指标和恶化发展走向的准确评估。钢筋混凝土结构内缺陷损伤具有多样性，对结构体的耐久性、安全性影响差异较大。亟需一种能精确把握钢筋混凝土结构内缺陷空间分布规律的方法。
4.sh超声波对钢筋混凝土结构密度值具有较高的灵敏性，借助sh超声波实现钢筋混凝土密度值反演，通过建立混凝土内部缺陷的关键损伤指标(类型、尺寸、空间位置)与钢筋混凝土密度值函数关系，可以实现内部构造的准确成像，从而直挂评估钢筋展布规律和混凝土损伤情况。


技术实现要素：

5.发明目的：本发明旨在提供一种能精准识别钢筋混凝土结构内部构造的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法。
6.技术方案：本发明所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，包含如下三个子程序：
7.子程序一：超声波数据采集，包括数据采集网格点划分、超声波信号发射与采集两步骤；
8.子程序二：超声波数据反演分析，包括超声波震源信号预测、反演初始模型选择、正演模拟分析、目标函数选择、优化算法选择、预测模型更新六步骤；
9.子程序三：密度值数值成像，包括密度数值三维成像、密度渲染阈值分析、图像渲染三步骤。
10.进一步地，所述数据采集网格点划分，纵向间距为1～2cm，横向间距5～10cm，要求反演精度越高，网格点划分间距越小。
11.进一步地，所述超声波为sh波，超声波探头数量不低于32个。
12.进一步地，超声波震源信号预测方法包含格林方程计算和震源信号预测计算；
13.其中，格林方程的计算方法为：
[0014][0015]
式中，f—采集数据时，超声波频率，单位为hz；x—计算格点的位置函数；m—所计算格点的密度值；g(f,x,m)—计算波场格林函数；d(f,x,m)—预测波场；w(f)—瑞克子波信号；
[0016]
震源信号计算方法为：
[0017][0018]
式中，f—采集数据时，超声波测试频率，hz；x—计算格点的位置函数；m—所计算格点的密度值；w
est
(f)—中心频率为f的计算震源信号；d(f,x,m)—预测波场；g(f,x,m)—计算波长格林函数。
[0019]
进一步地，反演初始模型选择步骤中，反演采用的密度模型初始值根据混凝土材料配合比实际测量确定。
[0020]
进一步地，正演模拟分析步骤中，采用时间域二维sh弹性波波动方程模拟sh波在混凝土中的正演传播过程：
[0021][0022][0023][0024]
式中，x—正演模型中格点在横向上的坐标，z—正演模型中格点在纵向上的坐标，y—垂直于xy平面的方向；ρ(x,z)—正演模型中该格点的密度值，μ(x,z)—正演模型中该格点的剪切模量值；vy—剪切横波粒子在y方向上的速度；σ
xy
—在xy平面内的剪切应力，σ
yz
—在yz平面内的剪切应力；fy—垂直于xz平面方向上的震源应力；
[0025]
正演模型在模拟混凝土结构表面的边界上采用镜像应力方法，用以模拟sh弹性波在混凝土表面产生的强反射波；在除混凝土结构表面的其余边界上，采用完美匹配层(perfect match layers,pml)吸收边界反射波。
[0026]
进一步地，目标函数选择步骤中，选用最小二乘法作为模型反演目标函数，其计算过程包含波场残差计算和最小二乘法计算，
[0027]
波场残差计算方法为：
[0028]
δd
t,r
＝d
t,r
(m)-d
t,r
[0029]
式中，t—传感器序号；r—数据频道序号；m—介质密度值；δd
t,r
—波场残差；d
t,r
(m)—预测波场数据；d
t,r
—实际波场数据；
[0030]
最小二乘法计算方法为：
[0031][0032]
式中，m—介质密度值；e(m)—最小二乘值；δd—波场残差。
[0033]
进一步地，优化算法选择步骤中，采用高斯-牛顿法来计算密度模型梯度方向，其
计算方法为：
[0034][0035]
式中，—密度模型梯度方向；f
x
—前传波场中横向虚拟应力；r
x
—后传波场中横向虚拟应力；fz—前传波场中纵向虚拟应力；rz—后传波场中纵向虚拟应力。
[0036]
进一步地，预测模型更新步骤中，采用最速梯度法更新密度模型，其计算方法为：
[0037][0038]
式中，n—第n次迭代反演；n+1—第n+1次迭代反演；ρ—介质密度值；ρ
n+1
—介质在n+1次迭代反演时的密度值；ρn—介质在n次迭代反演时的密度值；βn—更新步长；s—震源；r—接收器；—密度模型梯度方向矩阵；—密度模型梯度方向的转置矩阵；λ1—拉普拉斯矩阵对角线数值矫正常数，一般取0.1；p—拉普拉斯方程矩阵；p
t
—拉普拉斯方程的转置矩阵；λ2—单位矩阵对角线数值矫正常数，一般取0.05；i—单位方程矩阵；i
t
—单位方程转置矩阵；δd—波场残差最小二乘值。
[0039]
进一步地，密度值二维成像步骤中，基于反演获得的密度值，采用matlab软件编写程序，反演成像。
[0040]
进一步地，图像渲染步骤中，基于反演密度值数值范围对上述步骤获得的图像进行渲染处理，透明化处理混凝土本体，强调突出混凝土内部构造；
[0041]
混凝土透明化渲染数值v1范围选定方法为：
[0042]
0.8*vc《v1《1.2*vc[0043]
式中，vc—根据反演初始模型中选择的密度模型初始值，单位为kg/m3；v1—透明化渲染密度值范围，单位为kg/m3；
[0044]
裂缝缺陷渲染数值v2范围不高于500kg/m3；
[0045]
钢筋强化渲染数值v3范围不低于7000kg/m3。
[0046]
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：(1)提供了一种基于密度值反演钢筋混凝土内部构造的方法，弥补了当前混凝土无损检测领域内无法提供内部密度值分布的问题；(2)基于高斯-牛顿最优化算法，与常规全波形反演法相比，可以提供更高精确度的密度值分布，进而具有更高的成像精度；(3)提供了一种基于密度值的成像方法，可以准确识别混凝土内部构造；(4)通过对反演密度值矩阵数值的分析，能判断混凝土内部的钢筋展布规律；(5)能够通过对低反演密度值的图像区域渲染，展现混凝土内部缺陷关键损伤参数，如内部裂缝几何特征参数(宽度、长度、形状、空间位置)；(6)能通过精准且直观的渲染成像效果，使得非专业技术领域的工作人员能直观清晰地识别出混凝土内部的缺陷问题；(7)基于物理性质的算法分析，具有稳定且清晰的反演分析步骤，适用于各类混凝土结构体内部的无损检测识别，具有较高的稳定性和适用性。
附图说明
[0047]
图1为基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法流程图；
[0048]
图2为混凝土结构内水平裂缝检测二维截面示意图；
[0049]
图3为基于反演密度值成像的混凝土内部水平裂缝密度分布图；
[0050]
图4为混凝土结构内钢筋检测二维截面示意图；
[0051]
图5为基于反演密度值成像的混凝土内部钢筋密度分布图；
[0052]
图6为混凝土结构内圆形空洞检测二维截面示意图；
[0053]
图7为基于反演密度值成像的混凝土内部圆形孔洞密度分布图。
具体实施方式
[0054]
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
[0055]
如图1所示，本发明所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法包含三子程序。子程序一：超声波数据采集1；子程序二：超声波数据反演分析2；子程序三：反演密度值成像3。
[0056]
超声波数据采集程序1，包含数据采集网格点划分1-01和信号发射与采集1-02。数据采集网格点划分1-01用于确定数据采集位置，从而确定单次扫描反演点，信号发射与采集1-02需借助超声波仪器。超声波数据反演分析程序2，包含超声波震源信号预测2-01、反演初始模型选择2-02、正演模拟分析2-03、目标函数选择2-04、优化算法选择2-05、预测模型更新2-06。超声波震源信号预测2-01用于模拟反演分析时采用的拟震源信号，反演初始模型选择2-02用于选择反演时所需的接近被检测混凝土结构密度值的初始值，正演模拟分析2-03用于产生预测波场数据从而与实际波长数据进行比较，计算目标函数，优化算法选择2-05采用高斯-牛顿最优化法对目标函数进行最优计算，获得密度值模型梯度更新方向，从而给密度值模型更新提供模型更新的方向，结合计算的更新步长，进行密度值模型更新。反演密度值成像程序3，包含密度数值成像方法3-01、密度渲染阈值分析3-02、密度分布图像渲染3-03，密度数值成像方法3-01利用matlab编写程序对反演所得的密度值矩阵进行成像，根据混凝土内部构造的物理值特征，对密度值矩阵进行分析获得密度渲染阈值，从而对密度值图像进行渲染分析，从而识别混凝土内部的构造分布情况，尤其是缺陷的关键损伤参数(大小、形状、空间位置)。
[0057]
利用所述钢筋混凝土内部构造全波形反演成像方法分析步骤如下：
[0058]
(1)对所检测混凝土结构进行分析，确定数据采集网格点划分；
[0059]
(2)基于划分的数据采集网格点，利用超声波阵列仪器进行数据采集；
[0060]
(3)对数据反演分析开始时，预测超声波震源信号；
[0061]
(4)确定反演初始的密度值模型；
[0062]
(5)从反演初始的密度值模型出发，进行正演模拟分析；
[0063]
(6)由正演模型产生的预测波长数据与实际波长数据对比，计算目标函数方程；
[0064]
(7)选择高斯-牛顿最优化算法，降低目标函数方程，并计算模型更新梯度方向；
[0065]
(8)使用最速下降法对密度值模型进行更新；
[0066]
(9)对反演密度值通过matlab编写程序进行成像；
[0067]
(10)根据对反演密度值的分析，确定密度值渲染阈值；
[0068]
(11)对反演成像结果进行渲染成像，并分析混凝土结构内的构造及缺陷关键指标参数(大小、形状、空间位置)；
[0069]
所述的数据采集网格点划分基于反演成像精度决定，采集点横向间隔为5～10cm，纵上间隔为1～2cm。所用超声波为sh波。超声波探头数量不低于32个。
[0070]
所述的震源预测方法包含格林方程计算和震源信号预测计算。其中，格林方程的计算方法为：
[0071][0072]
式中，f—超声波仪器a1040 mira 3d采集数据时使用的频率，hz；x—计算格点的位置函数，m—所计算格点的密度值，g(f,x,m)—计算波场格林函数，d(f,x,m)—预测波场，w(f)—瑞克子波信号。
[0073]
震源信号计算方法为：
[0074][0075]
式中，f—超声波仪器a1040 mira 3d采集数据时使用的频率，hz；x—计算格点的位置函数，m—所计算格点的密度值，w
est
(f)—计算震源信号，d(f,x,m)—预测波场，g(f,x,m)—计算波长格林函数。
[0076]
所述的密度模型初始值vc依据混凝土配合比实际测量所得。
[0077]
所述的正演模拟分析采用时间域的二维sh弹性波波动方程模拟sh波在混凝土介质中的正演传播过程：
[0078][0079][0080][0081]
式中，x—正演模型中格点在横向上的坐标；y—正演模型中格点在纵向上的坐标；ρ(x,z)—正演模型中该格点的密度值，vy—sh横波粒子在y方向上的速度；σ
xy
—在xy平面内的剪切应力，σ
yz
—在yz平面内的剪切应力。
[0082]
正演模型在模拟混凝土结构表面的边界上采用镜像应力方法，用以模拟sh弹性波在混凝土表面产生的强反射波；在除混凝土结构表面的其余边界上，采用完美匹配层吸收边界反射波。
[0083]
所述的目标函数选用最小二乘法作为模型反演的目标函数，其计算过程分为波场残差计算和最小二乘法计算。
[0084]
波场残差计算方法为：
[0085]
δd
t,r
＝d
t,r
(m)-d
t,r
[0086]
式中，t—传感器序号；r—数据频道序号；m—介质密度值；δd
t,r
—波场残差；d
t,r
(m)—预测波场数据；d
t,r
—实际波场数据。
[0087]
最小二乘法计算方法为：
[0088][0089]
式中，m—介质密度值；e(m)—最小二乘值；δd—波场残差。
[0090]
进一步地，优化算法采用高斯-牛顿法来计算密度模型梯度方向，其计算方法为：
[0091][0092]
式中，—密度模型梯度方向；f
x
—前传波场中横向虚拟应力；r
x
—后传波场中横向虚拟应力；fz—前传波场中纵向虚拟应力；rz—后传波场中纵向虚拟应力。
[0093]
预测模型更新步骤中，采用最速梯度法更新密度模型，其计算方法为：
[0094][0095]
式中，n—第n次迭代反演；n+1—第n+1次迭代反演；ρ—介质密度值；ρ
n+1
—介质在n+1次迭代反演时的密度值；ρn—介质在n次迭代反演时的密度值；βn—更新步长；s—震源；r—接收器；—密度模型梯度方向矩阵；—密度模型梯度方向的转置矩阵；λ1—拉普拉斯矩阵对角线数值矫正常数，一般取0.1；p—拉普拉斯方程矩阵；p
t
—拉普拉斯方程的转置矩阵；λ2—单位矩阵对角线数值矫正常数，一般取0.05；i—单位方程矩阵；i
t
—单位方程转置矩阵；δd—波场残差最小二乘值；
[0096]
所述的密度值二维成像，利用matlab软件，编写基于反演物理值的图像，以识别混凝土结构内的物理值分布情况；
[0097]
所述的图像渲染，基于反演物理值的数值范围对上述步骤中的图像进行渲染处理，包含透明化处理混凝土本体，强调突出混凝土结构内的裂缝缺陷，强调突出混凝土内的钢筋结构。混凝土透明化渲染数值v1范围选定方法为：
[0098]
0.8*vc《v1《1.2*vc[0099]
式中，vc—根据反演初始模型中选择的密度模型初始值，kg/m3；v1—透明化渲染密度值范围，kg/m3；
[0100]
裂缝缺陷渲染数值v2范围不高于500kg/m3；
[0101]
钢筋强化渲染数值v3范围不低于7000kg/m3。
[0102]
实施例1
[0103]
混凝土内部裂缝反演成像：制作钢筋混凝土构件，尺寸为50cm
×
50cm
×
19cm。浇筑时，预先埋入泡沫薄板模拟水平裂缝，薄板密度值约为100kg/m3，尺寸为10cm
×
10cm
×
1cm，埋置于距构件表面10cm中心位置处。同时制作3个10cm
×
10cm
×
10cm混凝土试件，将混凝土构件和3试块在标准条件下养护28d。
[0104]
在成型后的混凝土构件表面划分采集网格点，网格点横向的采集间隔设为20cm，在纵向上采集间隔设置为1cm，采用超声波仪器按采集网格划分的点位进行超声波数据采集。如图2所示，超声波仪器测试混凝土构件侧视图，超声波仪器放置在水平裂缝的正上方，图中虚线区域内为拟反演区域20cm
×
19cm。
[0105]
基于采集的超声波数据，在反演开始时，先进行超声波震源信号预测，如图3，为计算得出的拟超声波信号，可以看出多频道拟超声波信号在数值大小和时间相位上均一致，由此可知，该超声波震源信号预测方法具备可信度。基于3个混凝土构件测定浇筑时所用混凝土的平均密度值，首先测得单个试件的体积以及重量，计算单个密度值，依次计算三个试件的单个密度值，进行平均化得到平均密度值，经测定混凝土的平均密度值为2405kg/m3，用作反演所需的密度值初始模型。
[0106]
以密度值初始模型和模拟超声波震源为基础，开始正演模拟分析，从而获得预测
波场信号，将预测波场信号与实际采集的超声波波场信号进行差异化计算，并进行最小二乘法计算获得目标函数，通过使用高斯-牛顿最优化算法分析，获得减小目标函数的梯度方向，计算更新步长，并且更新密度值模型，最终获得反演密度值矩阵。
[0107]
将反演获得的密度值矩阵通过matlab软件编程实现数值成像，如图4所示，为基于密度值的二维混凝土反演图像，图像右侧为反演的密度值与颜色的对应关系，暗黑颜色区域为密度高值区，亮白颜色区域为密度低值区，颜色柱中间为过渡区域，对应不同密度值数值。由图可见，在深度范围为10cm的位置，存在一条长度为10cm左右，宽度为1mm的低密度值线条，其反演密度值大概在0～150kg/m3。由于模拟裂缝使用的泡沫板的密度值约为100kg/m3，可以推断该低密度线条为模拟混凝土内部裂缝，该反演裂缝与模拟的混凝土裂缝在宽度、长度、密度数值和空间埋深上完全吻合。由此可见，该混凝土结构密度值全波型反演无损检测方法具备对混凝土结构内部构造的无损检测能力，尤其是针对裂缝缺陷的关键损伤指标，通过反演可以提供如裂缝的宽度、长度、空间位置等信息，这在本实施例中得到充分印证。
[0108]
实施例2
[0109]
混凝土内钢筋反演成像：制作钢筋混凝土构件，尺寸为50cm
×
50cm
×
19cm。在试块浇筑时预先埋入标号为16号的钢筋，其直径为16mm，钢筋密度值约为7850kg/m3。钢筋距上顶端距离为7cm。同时制作3个10cm
×
10cm
×
10cm混凝土试件。将混凝土构件和3混凝土试件在标准条件下养护28d。
[0110]
在成型后的混凝土构件表面划分采集网格点，网格点横向的采集间隔设为20cm，在纵向上采集间隔设置为1cm，采用超声波仪器按照采集网格划分的点位进行超声波数据采集。图4展示了数据采集时，超声波仪器和混凝土构件的侧视图，由图可见超声波仪器放置在钢筋的正上方，图中虚线区域内为拟反演区域，尺寸为20cm
×
19cm。
[0111]
基于采集到的超声波数据，在反演开始时，先进行超声波震源信号预测。基于3个混凝土试块测定混凝土平均密度值，首先测得单个试块的体积以及重量，计算单个密度值，进行平均化得到平均密度值，测定的平均密度值为2410kg/m3，用作反演所需的密度值初始模型。
[0112]
以密度值初始模型和模拟超声波震源为基础，开始正演模拟分析，从而获得预测波场信号，将预测波场信号与实际采集的超声波波场信号进行差异化计算，并进行最小二乘法计算获得目标函数，通过使用高斯-牛顿最优化算法分析，获得减小目标函数的梯度方向，计算更新步长，并且更新密度值模型，最终获得反演密度值矩阵。
[0113]
将反演获得的密度值矩阵通过matlab软件编程实现数值成像，如图5所示，为基于密度值的二维混凝土结构反演图像，图像右侧为反演的密度值与颜色的对应关系，暗黑颜色区域为密度高值区，亮白颜色区域为密度低值区，颜色柱中间为过渡区域，对应不同密度值数值。由图可见，混凝土整体的密度值在2410kg/m3，在深度范围为7cm的位置，存在一个直径为16mm左右的高密度值圆形区域，其反演密度值大概在6000～7500kg/m3。由于钢筋的实际密度值约为7800kg/m3，可以推断出该高密度圆形区域为混凝土内埋置的钢筋，该反演钢筋与实际埋置的钢筋在形状、尺寸大小和埋深上完全吻合。由此可见，该混凝土结构密度值全波型反演无损检测方法具备对混凝土结构内部钢筋构造的无损检测能力，通过反演可以提供钢筋的形状、大小、空间位置等信息，这在本实施例中得到充分印证。
[0114]
实施例3
[0115]
混凝土内部空洞反演成像：制作钢筋混凝土构件，尺寸为50cm
×
50cm
×
19cm。同时制作3个10cm
×
10cm
×
10cm小混凝土试件，将混凝土构件和试件在标准条件下养护28d。养护成型后，在构件侧面深度为6cm的居中位置打钻成型圆形空洞，圆形空洞的半径为2cm，空洞的上顶端到混凝土构件上表面的距离为4cm，下端到混凝土构件上表面的距离为8cm。
[0116]
在成型后的混凝土构件表面划分采集网格点，网格点横向的采集间隔设为20cm，在纵向上采集间隔设置为1cm，采用超声波仪器按照采集网格划分的点位进行超声波数据采集。图6展示了数据采集时，超声波仪器和混凝土构件的侧视图，由图可见超声波仪器放置在圆形空洞的正上方，图中虚线区域内为拟反演区域，尺寸为20cm
×
19cm。
[0117]
基于采集到的超声波数据，在反演开始时，先进行超声波震源信号预测，如图3，为计算得出的拟超声波信号，可以看到多频道的拟超声波信号在数值大小和时间相位上均一致，由此可知，该超声波震源信号预测方法具备可信度。基于3个小尺寸混凝土试件测定混凝土的平均密度值，经测定混凝土的平均密度值为2421kg/m3，用作反演所需的密度值初始模型。
[0118]
以密度值初始模型和模拟超声波震源为基础，开始正演模拟分析，从而获得预测波场信号，将预测波场信号与实际采集的超声波波场信号进行差异化计算，并进行最小二乘法计算获得目标函数，通过使用高斯-牛顿最优化算法分析，获得减小目标函数的梯度方向，计算更新步长，并且更新密度值模型，最终获得反演密度值矩阵。
[0119]
将反演获得的密度值矩阵通过matlab软件编程实现数值成像，如图7所示，为基于密度值的二维混凝土反演图像，图像右侧为反演的密度值与颜色的对应关系，暗黑颜色区域为密度高值区，亮白颜色区域为密度低值区，颜色柱中间为过渡区域，对应不同密度值数值。由图可见，在深度范围为4～8cm的位置，存在一个直径为4cm左右，低密度值圆形区域，其反演密度值大概在0～100kg/m3。由于真实空洞的密度值为0，可以推断出该低密度圆形区域为混凝土中打钻形成的圆形空洞，该反演空洞与混凝土真实空洞在形状、尺寸大小、密度数值和空间埋深上基本吻合。由此可见，该混凝土结构密度值全波型反演无损检测方法具备对混凝土结构内部圆形空洞构造的无损检测能力，通过反演可以提供如空洞的形状、尺寸大小、空间位置等信息，这在本实施例中得到充分印证。

技术特征：
1.一种基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，该方法包含如下三个子程序：子程序一：超声波数据采集，包括数据采集网格点划分、超声波信号发射与采集两步骤；子程序二：超声波数据反演分析，包括超声波震源信号预测、反演初始模型选择、正演模拟分析、目标函数选择、优化算法选择、预测模型更新六步骤；子程序三：密度值数值成像，包括密度数值三维成像、密度渲染阈值分析、图像渲染三步骤。2.根据权利要求1所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，所述数据采集网格点划分，纵向间距为1～2cm，横向间距5～10cm，所述超声波为sh波，超声波探头数量不低于32个。3.根据权利要求1所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，超声波震源信号预测方法包含格林方程计算和震源信号预测计算，其中，格林方程的计算方法为：式中，f—采集数据时，超声波频率，单位为hz；x—计算格点的位置函数；m—所计算格点的密度值；g(f,x,m)—计算波场格林函数；d(f,x,m)—预测波场；w(f)—瑞克子波信号；震源信号计算方法为：式中，f—采集数据时，超声波测试频率，hz；x—计算格点的位置函数；m—所计算格点的密度值；w
est
(f)—中心频率为f的计算震源信号；d(f,x,m)—预测波场；g(f,x,m)—计算波长格林函数。4.根据权利要求1所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，反演初始模型选择步骤中，反演采用的密度模型初始值根据混凝土材料配合比实际测量确定。5.根据权利要求1所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，正演模拟分析步骤中，采用时间域二维sh弹性波波动方程模拟sh波在混凝土中的正演传播过程：传播过程：传播过程：式中，x-正演模型中格点在横向上的坐标，z-正演模型中格点在纵向上的坐标，y-垂直于xy平面的方向；ρ(x，z)-正演模型中该格点的密度值，μ(x，z)-正演模型中该格点的剪切模量值；v
y-剪切横波粒子在y方向上的速度；σ
xy-在xy平面内的剪切应力，σ
yz-在yz平面内的
剪切应力；f
y-垂直于xz平面方向上的震源应力；正演模型在模拟混凝土结构表面的边界上采用镜像应力方法，用以模拟sh弹性波在混凝土表面产生的强反射波；在除混凝土结构表面的其余边界上，采用完美匹配层吸收边界反射波。6.根据权利要求1所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，目标函数选择步骤中，选用最小二乘法作为模型反演目标函数，其计算过程包含波场残差计算和最小二乘法计算，波场残差计算方法为：δd
t，r
＝d
t，r
(m)-d
t，r
式中，t-传感器序号；r-数据频道序号；m-介质密度值；δd
t，r-波场残差；d
t，r
(m)-预测波场数据；d
t，r-实际波场数据；最小二乘法计算方法为：式中，m-介质密度值；e(m)-最小二乘值；δd-波场残差。7.根据权利要求1所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，优化算法选择步骤中，采用高斯-牛顿法来计算密度模型梯度方向，其计算方法为：式中，-密度模型梯度方向；f
x-前传波场中横向虚拟应力；r
x-后传波场中横向虚拟应力；f
z-前传波场中纵向虚拟应力；r
z-后传波场中纵向虚拟应力。8.根据权利要求1所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，预测模型更新步骤中，采用最速梯度法更新密度模型，其计算方法为：式中，n-第n次迭代反演；n+1-第n+1次迭代反演；ρ-介质密度值；ρ
n+1-介质在n+1次迭代反演时的密度值；ρ
n-介质在n次迭代反演时的密度值；β
n-更新步长；s—震源；r—接收器；—密度模型梯度方向矩阵；—密度模型梯度方向的转置矩阵；λ1—拉普拉斯矩阵对角线数值矫正常数，一般取0.1；p—拉普拉斯方程矩阵；p
t
—拉普拉斯方程的转置矩阵；λ2—单位矩阵对角线数值矫正常数，一般取0.05；i—单位方程矩阵；i
t
—单位方程转置矩阵；δd—波场残差最小二乘值。9.根据权利要求1所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，密度值二维成像步骤中，基于反演获得的密度值，采用matlab软件编写程序，反演成像。10.根据权利要求9所述的基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，其特征在于，图像渲染步骤中，基于反演密度值数值范围对权利要求9中获得的图像进行渲染处理，透明化处理混凝土本体，强调突出混凝土内部构造；混凝土透明化渲染数值v1范围选定方法为：0.8*v
c
<v1<1.2*v
c
式中，v
c
—反演初始模型中选择的密度模型初始值，单位为kg/m3；v1—透明化渲染密度值范围，单位为kg/m3；
裂缝缺陷渲染数值v2范围不高于500kg/m3；钢筋强化渲染数值v3范围不低于7000kg/m3。

技术总结
本发明公开了一种基于密度值的钢筋混凝土内部构造反演成像方法，所述方法包含超声波数据采集、超声波数据反演分析、反演密度值成像三个子程序；超声波数据采集程序包含采集网格点划分、超声波信号发射与采集两步骤；超声波数据反演分析程序包含超声波震源预测、初始模型选择、正演模拟、目标函数选择、优化算法选择、预测模型更新六步骤；反演密度值成像程序包含密度数值三维成像、渲染阈值分析、图像渲染三步骤。本发明通过对钢筋混凝土结构进行SH超声波信号扫描，利用全波形反演法精准获得钢筋混凝土整体密度值，借助密度值成像和渲染方法实现对内部构造的图像构建，基于此可以直观且准确观察内部钢筋和缺陷空间信息。且准确观察内部钢筋和缺陷空间信息。且准确观察内部钢筋和缺陷空间信息。


技术研发人员：詹其伟 陈若雨 张旋
受保护的技术使用者：江苏科技大学
技术研发日：2023.07.28
技术公布日：2023/10/15