混凝土结构内部损伤超声检测方法研究
本文关键词:混凝土结构内部损伤超声检测方法研究 出处:《南昌航空大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文
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【摘要】:混凝土由于具有稳固、耐久、价格低等优点而被广泛应用楼房、桥梁、水利等公共设施的建设之中。但是近几年公路、桥梁坍塌等灾难事件频繁发生,严重危害我们的人身安全和财产安全。为了保证人身财产安全,对混凝土结构无损检测已成为我国急需重点解决的问题。对此,本文从声衰减系数入手,研究了混凝土复杂结构对超声检测信号和超声图像的影响,针对混凝土实际检测时结构噪声大,缺陷信号难以有效提取的问题,提出将合成孔径聚焦成像技术应用到混凝土检测中。主要研究工作如下:针对混凝土声衰减大、表面粗糙等不利于测量声学特征参数的问题,利用空气耦合超声检测系统测量混凝土中的超声波衰减系数。首先根据超声波在空气中传播不同距离时声压幅值的衰减,计算超声波在空气中的衰减系数;然后根据超声波在空气和混凝土界面处声压幅值的变化,计算超声波在空气和混凝土界面处的声压反射率;最后根据超声波在穿过混凝土结构后声压幅值的衰减,得到超声波在混凝土中的衰减系数。采用有限差分仿真软件建立混凝土结构数值模型,对含有不同深度和大小缺陷的混凝土模型进行了数值模拟,并搭建实验系统进行实验,得到缺陷回波信号。通过将数值模拟的波形与实验波形对比可知,模拟和实验信号波形符合良好。根据测量的衰减系数为参考依据,在数值模拟中加入了相应的衰减系数,分析了不同衰减系数对检测结果的影响。结果表明:缺陷回波信号幅值随衰减系数的增加显著降低,给混凝土超声检测带来了极大困难。针对实际检测混凝土时结构噪声大,回波信号难以提取的情况,将合成孔径聚焦成像技术应用到超声波混凝土检测中。数值模拟和实验结果表明:将合成孔径成像算法应用于混凝土超声检测后,缺陷回波幅值明显增加,结构噪声得到了一定抑制。相比于超声B扫描图像,合成孔径聚焦图像具有更高的信噪比和分辨率,更有利于发现混凝土内部的异常结构,为混凝土材料中缺陷的有效检出提供解决思路。
[Abstract]:Concrete is widely used in the construction of public facilities such as buildings, bridges, water conservancy and other public facilities because of its advantages of stability, durability and low price. However, in recent years, disasters such as highway and bridge collapse have occurred frequently. Serious harm to our personal safety and property safety. In order to ensure the safety of personal and property, nondestructive testing of concrete structures has become an urgent need to solve the problem. For this, this paper starts with the sound attenuation coefficient. The influence of concrete complex structure on ultrasonic detection signal and ultrasonic image is studied. In view of the problem that the structure noise is large and the defect signal is difficult to extract effectively in the actual detection of concrete. The main research work is as follows: aiming at the problem that the acoustic attenuation of concrete is large, the surface is rough and so on, it is difficult to measure the acoustic characteristic parameters. The ultrasonic attenuation coefficient of concrete is measured by air-coupled ultrasonic detection system. Firstly, the attenuation coefficient of ultrasonic wave in air is calculated according to the attenuation of the amplitude of sound pressure when ultrasonic waves propagate at different distances in the air. Then, according to the change of ultrasonic pressure amplitude at the air and concrete interface, the acoustic pressure reflectance of the ultrasonic wave at the air and concrete interface is calculated. Finally, the attenuation coefficient of ultrasonic wave in concrete is obtained according to the attenuation of ultrasonic wave amplitude after passing through concrete structure. The numerical model of concrete structure is established by using finite difference simulation software. The concrete model with different depth and size was numerically simulated, and the experimental system was set up to get the echo signal of the defect. By comparing the simulated waveform with the experimental waveform, we can know. According to the measured attenuation coefficient, the corresponding attenuation coefficient is added to the numerical simulation. The influence of different attenuation coefficients on the detection results is analyzed. The results show that the amplitude of defect echo signal decreases significantly with the increase of attenuation coefficient. It brings great difficulties to concrete ultrasonic detection. In view of the situation that the structure noise is large and the echo signal is difficult to extract when the concrete is tested in practice. The synthetic aperture focusing imaging technology is applied to ultrasonic concrete detection. The numerical simulation and experimental results show that the amplitude of defect echo increases obviously when the synthetic aperture imaging algorithm is applied to the ultrasonic detection of concrete. Compared with B-scan ultrasound images, synthetic aperture focusing images have higher SNR and resolution, which is more helpful to find the abnormal structure of concrete. It provides a solution for the effective detection of defects in concrete materials.
【学位授予单位】:南昌航空大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TU37;TU317
【参考文献】
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,本文编号:1437209
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