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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院

摘要：本发明公开了一种水下检测和仿真输水涵洞断面及淤积厚度的方法及系统，该方法包括获取涵洞环境参数，生成优化的声呐阵列配置，形成原始多频段声呐数据集，进行降噪处理和多径效应补偿；构建分形几何声学模型，对声呐数据集进行增强和重构；对增强后的声呐数据集进行多尺度拓扑数据分析，构建分层淤积模型；对增强后的声呐数据集进行时频域混沌分析，构建自适应滤波器，并进行高分辨率图像重建，得到初步重建数据；基于分层淤积模型，优化初步重建数据；进行不确定性量化并生成自适应网格，进行高保真度可视化渲染，生成涵洞断面图和淤积厚度分布图。本发明不仅提高了水下检测的准确性和可靠性；还提升了水下检测结果的精确度和可解释性。

主权项：1.水下检测和仿真输水涵洞断面及淤积厚度的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取涵洞环境参数，采用自适应频率优化算法，生成优化的声呐阵列配置；基于声呐阵列配置，同时发射和接收预定个频段的声呐信号，形成原始多频段声呐数据集；对原始多频段声呐数据集进行降噪处理，得到降噪后的多频段声呐数据集；其中涵洞环境参数包括预估尺寸数据和水质数据；S2、基于降噪后的多频段声呐数据集，采用动态时间反转镜算法进行多径效应补偿，得到多径效应补偿后的声呐数据集；基于多径效应补偿后的声呐数据集，构建分形几何声学模型，使用分形几何声学模型对声呐数据集进行增强和重构，得到增强后的声呐数据集；S3、对增强后的声呐数据集进行多尺度拓扑数据分析，提取淤积物的拓扑特征；基于淤积物的拓扑特征，采用Volterra级数展开方法，提取非线性声学特性；结合拓扑特征和非线性声学特性，构建分层淤积模型；S4、对增强后的声呐数据集进行时频域混沌分析，提取生物活动引起的声学特征；基于声学特征，构建自适应滤波器，基于自适应滤波器，去除生物活动影响，得到生物活动补偿后的声呐数据集；S5、基于生物活动补偿后的声呐数据集，采用压缩感知理论和L1优化进行高分辨率图像重建，得到初步重建数据；基于分层淤积模型，采用应用拓扑保持流形学习算法优化初步重建数据，得到优化后的重建数据；使用多项式混沌展开方法对优化后的重建数据进行不确定性量化，得到带有不确定性的断面和淤积厚度数据；S6、基于带有不确定性的断面和淤积厚度数据，生成自适应网格；基于自适应网格，采用射线追踪和体积渲染技术，进行高保真度可视化渲染，生成涵洞断面图和淤积厚度分布图。

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权利要求：

百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 水下检测和仿真输水涵洞断面及淤积厚度的方法及系统