用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法、系统、存储介质及处理器技术方案

技术编号:36431940 阅读:23 留言:0更新日期:2023-01-20 22:44
本发明专利技术公开了用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法、系统、存储介质及处理器,本发明专利技术的技术方案借助泵管与混凝土系统结构力学物理信息,将混凝土泵管壁厚的识别问题转换为损失函数的最小值问题,相比现有完全依赖训练数据的深度学习方法,本发明专利技术的方法显著减少了实测数据量的要求,仅依靠少量的加速度传感器实测数据,便可实现泵管壁厚的识别,可显著降低实际应用过程中的成本费用,利于推广。利于推广。利于推广。

【技术实现步骤摘要】
用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法、系统、存储介质及处理器


[0001]本专利技术涉及土木工程大型施工装备的无损检测
,尤其涉及用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法、系统、存储介质及处理器。

技术介绍

[0002]目前,超高层建筑物(摩天大楼)或大跨度结构物(大桥,隧道等),在施工过程中,所需的混凝土,往往通过高压混凝土泵送装备实现混凝土的传送。然而,由于各种原因导致混凝土泵管内部堵塞的事故时有发生,在这种情况下,工程技术人员面临两个问题:1、如何从很长的输送管道中确定堵塞的部位,简称“堵点定位”问题;2、如何确定泵管的真实壁厚以及管道壁的环向应力,根据应力状态确定泵管的爆裂风险。
[0003]为了检测金属和其他薄壁材料的厚度,目前成熟的方法有超声波检测方法,利用超声波激励薄壁材料表面,根据信号入射和反射的时间差确定管道厚度,这种方法适用于单相介质组成的薄壁构件,即管道内部无混凝土的时候。对于堵塞状态下,内部充满了混凝土,这个方法是失效的。此外,超声波检测方法比较适合于平整的材料,对于曲面的钢管,测量的时候需要特别注意检测设备的特殊处理,使得它与被测对象良好贴合,作为贴合辅助的耦合剂是不可缺少的,因此,超声波检测方法在混凝土管道壁厚的检测中也是很难可靠实施的。
[0004]因此,对混凝土高压输送管道进行壁厚检测与应力检测具有充分的工程意义,本专利技术针对泵管的壁厚检测问题提出相应的技术方案。

技术实现思路

[0005]针对上述现有技术无法有效对堵塞状态下混凝土泵管的壁厚进行检测的问题,本专利技术提供用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法、系统、存储介质及处理器,显著减少了实测数据量的要求,仅依靠少量的加速度传感器实测数据,便可实现泵管壁厚的识别。
[0006]用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法,包括以下步骤:
[0007]S1、根据卡扣与泵管相互作用的力学模型将泵管连接端受到的约束记作未知数向量λ1;将泵管堵塞部位的粘弹性混凝土的材料参数记作未知数向量λ2;
[0008]S2、采用有限元方法将泵管标准段等间距地离散为n个横断面,获得n个有限元节点,将m个加速度传感器布置于泵管外表面的有限元节点对应的横断面顶缘处,测量击打泵管时振动的加速度随时间的变化;将泵管跨中位置的有限元节点作为击打锤的击打点,测量击打锤击打瞬间击打点的力随时间的变化;
[0009]S3、利用i号有限元节点的自由度向量Φ
i
导出i号有限元节点所在泵管横断面顶缘处的位移向量;
[0010]S4、设计损失函数,利用深度学习算法框架进行模型训练,通过模型训练的过程获取损失函数的最小值,确定泵管壁的壁厚值。
[0011]进一步的,所述步骤S1中,
[0012]假定未知数向量λ1内的元素个数为不小于1的正整数n1,包括:卡扣作用于泵管端部的约束刚度及阻尼,则λ1为:
[0013]λ1=[k
x k
y k
z k
yz k
xz k
xy c
x c
y c
z c
yz c
xz c
xy
]T
, (1)
[0014]其中,(1)式中n1=12,
[0015]k
x
,k
y
,k
z
分别表示卡扣约束泵管连接端沿着x,y及z轴方向运动的约束刚度;
[0016]k
yz
,k
xz
,k
xy
分别表示卡扣约束泵管连接端沿着x,y及z轴旋转运动的约束刚度;
[0017]c
x
,c
y
,c
z
分别表示卡扣约束泵管连接端沿着x,y及z轴方向运动的约束阻尼系数;c
yz
,c
xz
,c
xy
分别表示卡扣约束泵管连接端沿着x,y及z轴旋转运动的约束阻尼系数;
[0018]假定未知向量λ2内的元素个数为不小于1的正整数n2,包括:泵管堵塞状态时混凝土材料本构模型参数,其中,材料的本构模型包括:线性各向同性粘弹性材料,则λ2为:
[0019]λ2=[η E μ]T

ꢀꢀꢀ
(2)
[0020]其中,(2)式中n2=3,
[0021]η,E及μ分别表示湿拌堵塞混凝土的牛顿粘度系数、弹性模量及泊松比。
[0022]进一步的,所述步骤S2中,有限元方法将泵管标准段等间距地离散,堵塞状态堵湿拌混凝土与泵管组成的系统动力学偏微分方程转换为关于时间t的常微分方程组为:
[0023][0024]其中,u表示经有限元法离散后得到的系统的自由度列向量;
[0025]M表示经有限元法离散后得到的系统的质量矩阵;
[0026]C(λ1,λ2)表示经有限元法离散后得到的系统的阻尼矩阵;
[0027]K(λ1,λ2,h)表示经有限元法离散后得到的系统的刚度矩阵;
[0028]h表示泵管标准段的壁厚值;
[0029]r(t)表示经有限元法离散后得到的系统的荷载向量,该荷载来自于标准击打锤的击打瞬间,感知到的击打过程中击打点的冲击力随时间的变化曲线;
[0030]对(3)式等号两侧进行傅里叶变换,将时间t变换为频率ω,得
[0031][0032]其中,i表示单位虚数,即i2=

1;表示u(t)在频率域内的象函数,其中定义为:
[0033][0034]表示r(t)在频率域内的象函数,其中定义为:
[0035][0036](5)式左侧的模减去右侧的模,构造以下函数:
[0037][0038]构造一个深度神经网络模型作为逼近器对进行逼近,其输入为标量频率ω,输出为长度为n
DOF
的向量。
[0039]进一步的,所述u的长度为n
DOF
,该向量保存着泵管所有有限元节点位置处的位移;每个有限元节点处的位移按照顺序:x方向位移、y方向位移、z方向位移、绕x轴转角、绕y轴转角、绕z轴转角,u展开为:
[0040]u=[Φ
1 Φ
2 Φ3…
Φ
n
]T
,Φ
i
=[u
i v
i w
i θ
yzi θ
xzi θ
xyi
],
ꢀꢀ
(8)
[0041]其中,i=1,2,

,n。n为有限元节点数;
[0042]Φ
i
为有限元节点i的自由度向量;
[0043]u
i
,v
i
,w
i
,θ
yzi
,θ
xzi
,θ
xyi
分别代表有限元节点i处的x方向位移、y方向位移、z方向位移、绕x轴本文档来自技高网
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、根据卡扣与泵管相互作用的力学模型将泵管连接端受到的约束记作未知数向量λ1;将泵管堵塞部位的粘弹性混凝土的材料参数记作未知数向量λ2;S2、采用有限元方法将泵管标准段等间距地离散为n个横断面,获得n个有限元节点,将m个加速度传感器布置于泵管外表面的有限元节点对应的横断面顶缘处,测量击打泵管时振动的加速度随时间的变化;将泵管跨中位置的有限元节点作为击打锤的击打点,测量击打锤击打瞬间击打点的力随时间的变化;S3、利用i号有限元节点的自由度向量Φ
i
导出i号有限元节点所在泵管横断面顶缘处的位移向量;S4、设计损失函数,利用深度学习算法框架进行模型训练,通过模型训练的过程获取损失函数的最小值,确定泵管壁的壁厚值。2.根据权利要求1所述的用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法,其特征在于,所述步骤S1中,假定未知数向量λ1内的元素个数为不小于1的正整数n1,包括:卡扣作用于泵管端部的约束刚度及阻尼,则λ1为:λ1=[k
x k
y k
z k
yz k
xz k
xy c
x c
y c
z c
yz c
xz c
xy
]
T

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(1)其中,(1)式中n1=12,k
x
,k
y
,k
z
分别表示卡扣约束泵管连接端沿着x,y及z轴方向运动的约束刚度;k
yz
,k
xz
,k
xy
分别表示卡扣约束泵管连接端沿着x,y及z轴旋转运动的约束刚度;c
x
,c
y
,c
z
分别表示卡扣约束泵管连接端沿着x,y及z轴方向运动的约束阻尼系数;c
yz
,c
xz
,c
xy
分别表示卡扣约束泵管连接端沿着x,y及z轴旋转运动的约束阻尼系数;假定未知向量λ2内的元素个数为不小于1的正整数n2,包括:泵管堵塞状态时混凝土材料本构模型参数,其中,材料的本构模型包括:线性各向同性粘弹性材料,则λ2为:λ2=[ηEμ]
T

ꢀꢀꢀꢀ
(2)其中,(2)式中n2=3,η,E及μ分别表示湿拌堵塞混凝土的牛顿粘度系数、弹性模量及泊松比。3.根据权利要求2所述的用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法,其特征在于,所述步骤S2中,有限元方法将泵管标准段等间距地离散,堵塞状态湿拌混凝土与泵管组成的系统动力学偏微分方程转换为关于时间t的常微分方程组为:其中,u表示经有限元法离散后得到的系统的自由度列向量;M表示经有限元法离散后得到的系统的质量矩阵;C(λ1,λ2)表示经有限元法离散后得到的系统的阻尼矩阵;K(λ1,λ2,h)表示经有限元法离散后得到的系统的刚度矩阵;h表示泵管标准段的壁厚值;r(t)表示经有限元法离散后得到的系统的荷载向量,该荷载来自于标准击打锤的击打瞬间,感知到的击打过程中击打点的冲击力随时间的变化曲线;
对(3)式等号两侧进行傅里叶变换,将时间t变换为频率ω,得其中,i表示单位虚数,即i2=

1;表示u(t)在频率域内的象函数,其中定义为:为:表示r(t)在频率域内的象函数,其中定义为:(5)式左侧的模减去右侧的模,构造以下函数:构造一个深度神经网络模型作为逼近器对进行逼近,其输入为标量频率ω,输出为长度为n
DOF
的向量。4.根据权利要求3所述的用于检测堵塞状态下泵管壁厚的方法,其特征在于,所述u的长度为n
DOF
,该向量保存着泵管所有有限元节点位置处的位移;每个有限元节点处的位移按照顺序:x方向位移、y方向位移、z方向位移、绕x轴转角、绕y轴转角、绕z轴转角,u展开为:u=[Φ
1 Φ
2 Φ3ꢀ…ꢀ
Φ
n
]
T
,Φ
i
=[u
i v
i w
i θ
yzi θ
xzi θ
xyi
],
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(8)其中,i=1,2,

,n。n为有限元节点数;Φ
i
为有限元节点...

【专利技术属性】
技术研发人员:何光辉圣小珍钟硕乔周信
申请(专利权)人:上海工程技术大学
类型:发明
国别省市:

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