【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法，属于结构损伤识别。
技术介绍
1、损伤概率成像法具有所需传感器数量少、信号质量要求低、损伤定位精度及清晰度高等优点，广泛应用于复合材料的损伤定位中。严宏等提出《基于损伤存在概率成像方法的复合材料结构损伤识别[j].振动与冲击,2012,31(13):76-80.》基于小波分析理论和概率统计原理提出损伤概率成像法，构建损伤概率图像定位复合材料损伤。
2、刘国强等提出《复合材料加筋壁板损伤识别的概率成像方法[j].复合材料学报,2018,35(02):311-319.》，利用损伤指标距离激励-传感通道直达路径的相对距离关系，对损伤概率成像法的损伤概率分布函数进行了改进。
3、刘相等提出《基于应力波的复合材料圆柱壳结构损伤概率成像研究[j].复合材料科学与工程,2021(09):5-11.》，利用经过坐标变换以及图像融合方法改进的损伤概率成像算法，实现对复合材料圆柱壳结构中损伤的可视化识别。由上述研究可知，损伤概率成像法主要应用于均匀介质的复合材料损伤识别中，将其用于混凝土中的损伤定位精度还未可知。
4、在此基础上，王娟等提出《基于概率成像方法的装配式剪力墙地震作用下损伤演化分析[j/ol].建筑结构学报.https://doi.org/10.14006/j.jzjgxb.2020.0649.》，改进概率成像法并初步实现了装配剪力墙在地震过程中裂缝损伤发生的判断、定位及演化分析。可见，当前虽然初步实现了混凝土结构的损伤可视化识别，
5、上述现有技术利用加权损伤概率成像算法通常将每条传感路径上的损伤概率值进行叠加获得概率图片，从而实现结构损伤定位。但是，当对结构进行损伤监测时，通常一个驱动器必定对应多个接收器，多条传感路径的损伤概率值在驱动器附近直接叠加将使得损伤图像存在伪像，可能造成损伤的误判。且其因采用椭圆定位法计算各像素点的损伤概率值，易受到椭圆轮廓的影响，其损伤定位精度上还有待提高。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出了一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一方面，本专利技术提供一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法，包括以下步骤：
4、将多个管状pzt传感器埋入目标钢筋混凝土结构，形成多条传感路径采集目标钢筋混凝土结构在初始无损伤状态的无损信号以及在服役期间含损伤信息的损伤信号；
5、对无损信号和损伤信号进行预处理后，计算两种信号的相关系数，并通过相关系数提取相关程度高的有效信号；
6、针对有效信号，采用互相关法构造判断损伤程度的损伤评估指标；
7、基于每条传感路径在成像区域中任一像素点处的损伤评估指标计算对应像素点的最大损伤概率值，基于计算出的最大损伤概率值计算对应像素点的像素值并构建损伤图像；
8、采用阈值分割法对构建出的损伤图像进行处理，从损伤图像中识别出结构损伤分布和最大损伤位置。
9、作为优选实施方式，所述计算两种信号的相关系数，并通过相关系数提取相关程度高的有效信号的方法具体为：
10、将无损信号和损伤信号划分为多个信号带；
11、计算两种信号下各信号带之间的相关系数：
12、
13、其中，m(t)为无损信号的信号带，s(t)为损伤信号的信号带；分别为信号m(t)、s(t)的均值；ρsm为相关系数，其取值范围为0～1，其值越大信号相关性越高，t为采样频率；
14、根据相关系数的值选择信号带作为有效信号。
15、作为优选实施方式，所述针对有效信号，采用互相关法构造判断损伤程度的损伤评估指标，具体为：
16、测得目标钢筋混凝土结构在初始无损伤状态下的m组无损信号mi(t)(i＝1,2,…,m)，将其中一组无损信号作为基准信号，将相对于基准信号的互相关损伤指标定义为：
17、
18、其中，为无损状态下的信号能量；
19、测得结构在损伤状态下的n组损伤信号sj(t)(j＝1,2,…,n)，则相对于基准信号的互相关损伤指标定义为：
20、
21、其中，为损伤状态下的信号能量；
22、由于mi(t)和s(t)相互独立，且mi(t)～n(μ,σ2)、sj(t)～n(μ,σ2)，采用t分布对上述互相关损伤指标进行损伤存在检验：
23、
24、其中，sw的定义如下：
25、
26、其中，e(dii(1))和e(dij(2))分别是dii(1)和dij(2)的数学期望，s12和s22是相应的方差。
27、作为优选实施方式，所述基于每条传感路径在成像区域中任一像素点处的损伤评估指标计算对应像素点的最大损伤概率值，基于计算出的最大损伤概率值计算对应像素点的像素值并构建损伤图像的方法具体为：
28、对于区域内任一像素点(x,y)，其像素值为：
29、
30、
31、其中，p(x,y)为像素点(x,y)的损伤概率；pi(x,y)和dii分别为第i条传感路径上的损伤概率和损伤评估指标；β为预设的尺寸参数；ri(x,y)为像素点到第i条传感路径上激励点和接收点距离之和与激励点到接收点距离的比值。
32、作为优选实施方式，所述采用阈值分割法对构建出的损伤图像进行处理，从损伤图像中识别出结构损伤分布和最大损伤位置的方法具体为：
33、预设第一阈值和第二阈值；所述第一阈值用于消除图像中的椭圆轮廓影响，所述第二阈值用于从图像中定位最大损伤位置；
34、判断损伤图像的全部像素点的损伤评估指标是否均携带损伤信息；
35、是则直接从损伤图像中识别结构损伤分布，并采用第二阈值对损伤图像进行处理获得第二目标图像，通过第二目标图像定位最大损伤位置；
36、否则采用第一阈值对损伤图像进行处理获得第一目标图像，并采用第二阈值对损伤图像进行处理获得第二目标图像；通过第一目标图像识别结构损伤分布，通过第二目标图像定位最大损伤位置。
37、作为优选实施方式，所述第一阈值和第二阈值通过图像迭代法获取，具体步骤为：
38、将损伤图像灰度化处理后，取出图像最大灰度值tmax和最小灰度值tmin，并计算两者平均值t作为初始阈值；
39、以t与tmin的平均值作为第一阈值t1，t与tmax的平均值作为第二阈值t2；
40、对损伤图像进行全局阈值分割，计算灰度值小于t1、灰度值介于t1和t2之间、灰度值大于t2时这3部分范围内的所有像素点的灰度值总和，并分别计算3部分范围的灰度平均值m1、m2、m3；
41、以m1、m2、m3的平均值ttmp作为新的初始阈值t；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于极大损伤概率成像法的钢筋混凝土损伤识别方法，其特征在于，所述计算两种信号的相关系数，并通过相关系数提取相关程度高的有效信号的方法具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法，其特征在于，所述针对有效信号，采用互相关法构造判断损伤程度的损伤评估指标，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法，其特征在于，所述基于每条传感路径在成像区域中任一像素点处的损伤评估指标计算对应像素点的最大损伤概率值，基于计算出的最大损伤概率值计算对应像素点的像素值并构建损伤图像的方法具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法，其特征在于，所述采用阈值分割法对构建出的损伤图像进行处理，从损伤图像中识别出结构损伤分布和最大损伤位置的方法具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于极大损伤概率成像的钢筋
7.一种基于极大损伤概率成像法的钢筋混凝土损伤识别系统，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述的基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于极大损伤概率成像法的钢筋混凝土损伤识别方法，其特征在于，所述计算两种信号的相关系数，并通过相关系数提取相关程度高的有效信号的方法具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法，其特征在于，所述针对有效信号，采用互相关法构造判断损伤程度的损伤评估指标，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于极大损伤概率成像的钢筋混凝土损伤可视化识别方法，其特征在于，所述基于每条传感路径在成像区域中任一像素点处的损伤评估指标计算对应像素点的最大损伤概率值，基于计算出的最大损伤概率值计算对应像素点的像素值并构建损伤图像的方法具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于极大损伤概率成像的钢筋混...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴琛，茅福裕，项洪，麻胜兰，林国良，成惠斌，
申请(专利权)人：福建理工大学，
类型：发明
国别省市：
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