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申请/专利权人：石家庄铁道大学

摘要：本发明公开了网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法，涉及高速铁路无砟轨道混凝土质量无损检测技术领域，首先提出了支承层弹性波波速检测装置，并以网格化的估计方法构建了弹性波波速估计模型，在基于细尺度条件下的损失函数和优化目标的神经网络模型，实现了高速铁路无砟轨内部波速的精细化无损检测。本发明解决了高速铁路无砟轨道支承层混凝土强度的细尺度检测问题，克服了传统钻芯取样对结构的破坏，细化了检测尺度，提高了混凝土波速估计的检测精度，具有操作简单、无损、检测精度高的特点，适合支承层混凝土波速的检测，适合支承层内部强度大面积检测需求，有利于提高我国高速铁路无砟轨道养护维修水平。

主权项：1.网格化的高速铁路支承层混凝土波速估计方法，其特征在于，所述网格化的高速铁路支承层混凝土波速的检测装置包括轨道板（1）和支承层（2），所述支承层（2）的横向宽度大于所述轨道板（1）的横向宽度，所述支承层（2）上表面为弹性波接收侧（3），所述支承层（2）侧面为弹性波激发侧（4）；所述轨道板（1）和所述支承层（2）均为长条形结构；在所述弹性波激发侧（4）上以固定间隔水平布置多个弹性波激发装置，且多个所述弹性波激发装置在所述支承层（2）侧面以所述轨道板（1）横向边缘处为初始点间隔布置；在所述弹性波接收侧（3）上远离所述弹性波激发侧（4）一侧以固定间隔水平布置多个弹性波接收传感器，且多个所述弹性波接收传感器在所述支承层（2）上表面以所述轨道板（1）横向边缘处为初始点间隔布置；多个所述弹性波接收传感器和多个所述弹性波激发装置均一一对应且处于同一平面上，并且多个所述弹性波接收传感器同时接收所述弹性波激发装置的弹性波数据；所述弹性波激发装置电连接程序控制器，所述程序控制器电连接数据采集器和计算机，所述数据采集器电连接所述弹性波接收传感器；其中，所述网格化的高速铁路支承层混凝土波速估计方法，包括以下步骤：步骤一、首先选定平行于高速铁路线路方向并垂直于地面一侧为弹性波信号激发侧，选定平行于高速铁路线路方向并平行于地面一侧为弹性波信号接收侧；步骤二、以支承层上部轨道板横向边缘为初始点，以固定间隔布置弹性波激发装置和弹性波接收传感器；步骤三、以多次激发多点接收的形式，同时获取弹性波激发装置激发数据波形时间信号和弹性波接收传感器接收波形时间信号；步骤四、根据激发波形时间t0和接收侧第i个接收器接收到信号的到达时间得到ti，获取弹性波传播时间Δti=ti-t0，将支承层层分为m×n，当弹性波激发装置处于位置p，位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格（i，j）的路程为，从而得到弹性波的传输路程和时间，进而计算得到初步弹性波波速vij；步骤五、建立弹性波传播网格模型：将支承层分为m×n，网格（i，j）的弹性波波速表示为vij，当弹性波激发装置处于位置p，位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格（i，j）的路程为，传输时间为： ；步骤六、建立最优化波速估计神经网络结构：当nm时，作为神经网络的输入量，ωij=1vij为待估计参数，令弹性波传播时间的实测值ti为真值，根据估计参数计算值为估计值，则损失函数为： ；目标函数为使得损失函数最小化，即目标函数为： ；神经网络采用三层BP神经网络结构，包括输入层，隐藏层和输出层，由于估计参数计算值大于0，所以采用Relu函数为激活函数，从而实现弹性波波速vij的最优估计。

全文数据：网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法技术领域本发明涉及高速铁路无砟轨道混凝土质量无损检测技术领域，特别涉及网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法。背景技术高速铁路无砟轨道作为高速铁路的载体，其质量好坏，内部存在病害与否，直接关系到高速铁路的运营安全。但由于列车、雨水环境等外部荷载长期作用，不可避免地造成混凝土强度降低。特别是对于现场现浇的支承层结构，受浇筑时温度等因素影响，混凝土强度达不到设计要求，再加上长期受雨水冲刷，造成混凝土砂浆流出，孔隙率增加，混凝土强度急剧下降，影响高速列车行车安全。目前采用的估计方法为钻芯取样法、超声回弹法。钻芯取样法有如下缺点：1取样位置为支承层边缘，位于轨道板下部的中心位置混凝土强度无法获取；2钻芯取样破坏了结构的完整性，加剧结构的劣化速度；3钻芯取样具有随机性，不能满足支承层混凝土强度大面积检测需求。波速估计是一种混凝土强度计算的重要估计方法，超声回弹法是其中的代表。这种估计方法首先通过回归分析超声波波速与混凝土强度之间的关系，再用发射换能器和接收换能器之间的首波时间差计算波速，进而得到所经过路基的平均混凝土强度。目前该估计方法采用单发单收SISO模式，只适合于混凝土强度的粗尺度检测，不能对混凝土强度不同分布情况进行细化检测。因此，构建一种无损的细尺度支承层混凝土波速估计方法，成为无砟轨道养修维护急需解决的问题。该发明具有操作简单、无损、检测精度高的特点，适合支承层内部强度的检测。发明内容本发明实施例提供了网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法，用以解决现有技术中存在的问题。网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法，包括轨道板和支承层，所述支承层上方中间位置设有所述轨道板，所述支承层上表面为弹性波接收面，所述支承层沿轨道延伸方向的侧面为弹性波激发面；在所述弹性波激发面上以固定间隔水平布置多个弹性波激发装置，在所述弹性波接收面上远离所述弹性波激发面一侧以固定间隔水平布置多个弹性波接收传感器，多个所述弹性波接收传感器和多个所述弹性波激发装置均一一对应且处于同一平面上；所述弹性波激发装置电连接程序控制器，所述程序控制器电连接数据采集器和计算机，所述数据采集器电连接所述弹性波接收传感器。较佳地，在所述弹性波接收面上以所述轨道板端面对应位置为初始点布置所述弹性波接收传感器，在所述弹性波激发面上以所述轨道板端面对应位置为初始点布置所述弹性波激发装置。较佳地，所述固定间隔为10cm。较佳地，多个所述弹性波接收传感器同时接收所述弹性波激发装置的弹性波数据。较佳地，所述弹性波激发装置包括12V直流电源，激发装置控制器和执行机构，所述12V直流电源的正负极分别与所述激发装置控制器和所述执行机构电连接。较佳地，所述执行机构为推拉式电磁铁。较佳地，所述激发装置控制器采用西门子S200系列可编程逻辑控制器。较佳地，所述弹性波接收传感器采用丹麦Brüel&4370型压电电荷加速度传感器。较佳地，所述数据采集器采用阿尔泰PCI9018，所述程序控制器采用灵江工控的LBOX-GM45嵌入式工控机。基于网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置的网格化的高速铁路支承层混凝土波速估计方法，包括：步骤一、首先选定平行于高速铁路线路方向并垂直于地面一侧为弹性波信号激发侧，选定平行于高速铁路线路方向并平行于地面一侧为弹性波为弹性波信号接收侧；步骤二、以支承层上部轨道板横向边缘为初始点，以固定间隔布置弹性波激发装置和弹性波接收传感器；步骤三、以多次激发多点接收的形式，同时获取弹性波激发装置激发数据波形时间信号和弹性波接收传感器接收波形时间信号；步骤四、根据激发波形时间t0和接收侧第i个接收器接收到信号的到达时间得到ti，获取弹性波传播时间Δti＝ti-t0，将支承层分为m×n，当弹性波激发装置处于位置p，位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格i，j的路程为从而得到弹性波的传输路程和时间，进而计算得到初步弹性波波速vij。较佳地，还包括如下步骤：步骤五、建立弹性波传播网格模型：将支承层分为m×n，网格i，j的弹性波波速表示为vij，当弹性波激发装置处于位置p，位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格i，j的路程为传输时间为步骤六、建立最优化波速估计神经网络结构：当nm时，作为神经网络的输入量，ωij＝1vij为待估计参数，令弹性波传播时间的实测值ti为真值，根据估计参数计算值ti’为估计值，则损失函数为：目标函数为使得损失函数最小化，即目标函数为：minimizeloss神经网络采用3层BP神经网络结构，包括输入层，隐藏层和输出层，由于估计参数计算值ti’大于0，所以采用Relu函数为激活函数，从而实现弹性波波速vij的最优估计。本发明有益效果：本发明解决了高速铁路无砟轨道支承层混凝土强度的细尺度检测问题，克服了传统钻芯取样对结构的破坏，细化了检测尺度，提高了混凝土波速估计的检测精度，具有操作简单、无损、检测精度高的特点，适合支承层混凝土波速的检测，适合支承层内部强度大面积检测需求，有利于提高我国高速铁路无砟轨道养护维修水平。附图说明图1为本发明实施例提供的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法的无砟轨道结构与激发-接收位置选择的结构示意图；图2为本发明实施例提供的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法的弹性波激发点和弹性波接收点放样位置的结构示意图；图3为本发明实施例提供的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法的无砟轨道支承层混凝土强度检测装置构成结构示意图；图4为本发明实施例提供的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法的弹性波激发装置构成与接线结构示意图；图5为本发明实施例提供的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法的支承层弹性波传播网格模型结构示意图；图6为本发明实施例提供的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法的最优化波速估计神经网络的结构示意图。附图标记说明：1-轨道板，2-支承层，3-弹性波激发面，4-弹性波接收面。具体实施方式下面结合发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。参照图1-6，本发明提供了网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置及估计方法，包括轨道板1和支承层2，所述支承层2上方中间位置设有所述轨道板1，所述支承层2上表面为弹性波接收面3，所述支承层2沿轨道延伸方向的侧面为弹性波激发面4；在所述弹性波激发面4上以固定间隔水平布置多个弹性波激发装置，在所述弹性波接收面3上远离所述弹性波激发面4一侧以固定间隔水平布置多个弹性波接收传感器，多个所述弹性波接收传感器和多个所述弹性波激发装置均一一对应且处于同一平面上；在所述支承层2上表面以所述轨道板1横向边缘处为初始点10cm间隔布置多个弹性波接收传感器，在所述支承层2侧面以所述轨道板1横向边缘处为初始点10cm间隔布置多个弹性波激发装置。如图2显示了弹性波激发装置位置和弹性波接收传感器位置个数为16时，测点布置图。其中’+’表示弹性波激发装置位置，‘*’表示弹性波接收传感器位置。同时，为提高后期波速估计精度，要求弹性波激发点和接收点布置前先用过皮尺放样，准确标注激发点和接收点位置，并且第i个激发点应与第i个接收点处于同一平面上。需要说明的是，为方面后期数据处理，本发明采用“一处激发，多处接收”的工作机制，也就是说在第i处激发，在接收侧1-16处共放置16个弹性波接收传感器同时接收弹性波数据。所述弹性波激发装置通过串行口电连接程序控制器，所述程序控制器通过PCI总线双向电连接数据采集器，所述数据采集器电连接所述弹性波接收传感器。所述弹性波激发装置包括12V直流电源，激发装置控制器和执行机构，所述12V直流电源的正负极分别与所述激发装置控制器和所述执行机构电连接。所述执行机构为推拉式电磁铁，所述激发装置控制器采用西门子S200系列可编程逻辑控制器以下简称为PLC。其中，为方便野外作业，12V直流电源采用12V100AH的锂电池，正负极分别与弹性波激发装置和推拉式电磁铁连接，其中电源正极与PLC的1M引脚连接，电源负极连接执行机构的负极。PLC通过串口与程序控制器控制连接，串口的波特率设置为9600；PLC中的1M引脚与12V直流电源正极连接，SM0.0引脚与执行机构的正极连接。通常状态下，SM0.0引脚与1M引脚处于常开状态，当PLC接收到控制器控制通过串口发出的激发指令后，PLC中的SM0.0继电器闭合，SM0.0引脚与1M引脚导通，此时执行机构的12V电源接通，执行结构工作；执行机构采用推拉式电磁铁，当电源断开时，推拉式电磁铁在弹簧的作用下处于弹起状态；当电源接通时，推拉式电磁铁处于受力阶段，通过铁芯敲击支承层混凝土表面，激发弹性波。弹性波接收传感器为检测弹性波激发装置激发的弹性波，所述弹性波接收传感器采用丹麦Brüel&4370型压电电荷加速度传感器，加速度传感器通过BNC连接线与数据采集器连接，所述数据采集器采用阿尔泰PCI9018，PCI9018为16通道的同步模拟输入数据采集卡，采用频率80KHz，采样位数14位。数据采集器PCI9018采用SCSI接口，而传感器为BNC接口，所以通过BNC转SCSI转接口实现数据采集器与加速度传感器连接；数据采集器的采集策略受程序控制器软件控制。程序控制器控制并记录弹性波激发装置的激发时间，控制数据采集器的采集策略，接收并显示数据采集器采集的弹性波振动数据，序列化存储弹性波激发装置的激发时间和数据采集器的采集数据，然后计算机根据程序控制器发送弹性波传输时间结合弹性波传输距离，计算出初步弹性波速度。所述程序控制器采用灵江工控的LBOX-GM45嵌入式工控机，该工控机具有2个PCI扩展插槽，4个串行口，能够满足数据采集器PCI9018接口和PLC控制单元通信需求。弹性波具体检测步骤如下，包括：步骤一、首先选定平行于高速铁路线路方向并垂直于地面一侧为弹性波信号激发侧，选定平行于高速铁路线路方向并平行于地面一侧为弹性波为弹性波信号接收侧；步骤二、以支承层上部轨道板横向边缘为初始点，以固定间隔布置弹性波激发装置和弹性波接收传感器；步骤三、以多次激发多点接收的形式，同时获取弹性波激发装置激发数据波形时间信号和弹性波接收传感器接收波形时间信号；步骤四、根据激发波形时间t0和接收侧第i个接收器接收到信号的到达时间得到ti，获取弹性波传播时间Δti＝ti-t0，将支承层分为m×n，当弹性波激发装置处于位置p，位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格i，j的路程为从而得到弹性波的传输路程和时间，进而计算得到初步弹性波波速vij。弹性波波速的最优估计如下：步骤五、建立弹性波传播网格模型：如图5所示，将支承层分为m×n，网格i，j的弹性波波速表示为vij即步骤四得到初步弹性波波速，当弹性波激发装置处于位置p，位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格i，j的路程为传输时间为在测量过程中采用单个激发多个接收的模式，即在p处激发，接收器在1～m处m个接收器同时接收弹性波信号。而激发点的位置个数与接收点的位置个数相同，即测量过程中可以得到m2个方程。此时入股n＝m，则可以得到唯一解。但实际检测过程中由于受同步采集器通道和弹性波传播过程中的衰减与接收传感器灵敏度之间矛盾的限制，弹性波接收传感器的个数相对较少，如采用n＝m估计方法划分网格将造成网格稀疏，不利于波速的精细化估计研究。所以这里主要阐述的是当nm时，网格i，j的弹性波波速vij最优化估计方法步骤六、建立最优化波速估计神经网络结构：由于支承层的宽度为定值，如CRTSII型无砟轨道路基段支承层宽度为3250mm，且在检测过程中划定接收器之间的间距为10cm，所以支承层宽度和接收器间距为定值，且规定了接收器个数m和横向网格个数n的情况下，式1中为定值，可作为神经网络的输入量；vij为待估计参数，为与神经网络结构相适应，将vij的倒数即ωij＝1vij作为估计参数。令弹性波传播时间的实测值ti为真值，根据估计参数计算值ti’为估计值，则损失函数为：目标函数为使得损失函数最小化，即目标函数为：minimizeloss神经网络采用3层BP神经网络结构，包括输入层，隐藏层和输出层，如图6所示，由于估计参数计算值ti’大于0，所以采用Relu函数为激活函数，从而实现弹性波波速vij的最优估计。综上所述，本发明解决了高速铁路无砟轨道支承层混凝土强度的细尺度检测问题，克服了传统钻芯取样对结构的破坏，细化了检测尺度，提高了混凝土波速估计的检测精度，具有操作简单、无损、检测精度高的特点，适合支承层混凝土波速的检测，适合支承层内部强度大面积检测需求，有利于提高我国高速铁路无砟轨道养护维修水平。以上公开的仅为本发明的一个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

权利要求：1.网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置，其特征在于，包括轨道板1和支承层2，所述支承层2上方中间位置设有所述轨道板1，所述支承层2上表面为弹性波接收面3，所述支承层2沿轨道延伸方向的侧面为弹性波激发面4；在所述弹性波激发面4上以固定间隔水平布置多个弹性波激发装置，在所述弹性波接收面3上远离所述弹性波激发面4一侧以固定间隔水平布置多个弹性波接收传感器，多个所述弹性波接收传感器和多个所述弹性波激发装置均一一对应且处于同一平面上；所述弹性波激发装置电连接程序控制器，所述程序控制器电连接数据采集器和计算机，所述数据采集器电连接所述弹性波接收传感器。2.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置，其特征在于，在所述弹性波接收面3上以所述轨道板1端面对应位置为初始点布置所述弹性波接收传感器，在所述弹性波激发面4上以所述轨道板1端面对应位置为初始点布置所述弹性波激发装置。3.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置，其特征在于，所述固定间隔为10cm。4.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置，其特征在于，所述弹性波激发装置包括12V直流电源，激发装置控制器和执行机构，所述12V直流电源的正负极分别与所述激发装置控制器和所述执行机构电连接。5.如权利要求4所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置，其特征在于，所述执行机构为推拉式电磁铁。6.如权利要求4所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置，其特征在于，所述激发装置控制器采用西门子S200系列可编程逻辑控制器。7.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置，其特征在于，所述弹性波接收传感器采用丹麦Brüel&4370型压电电荷加速度传感器。8.如权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置，其特征在于，所述数据采集器采用阿尔泰PCI9018，所述程序控制器采用灵江工控的LBOX-GM45嵌入式工控机。9.基于权利要求1所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速检测装置的网格化的高速铁路支承层混凝土波速估计方法，其特征在于，包括：步骤一、首先选定平行于高速铁路线路方向并垂直于地面一侧为弹性波信号激发侧，选定平行于高速铁路线路方向并平行于地面一侧为弹性波为弹性波信号接收侧；步骤二、以支承层上部轨道板横向边缘为初始点，以固定间隔布置弹性波激发装置和弹性波接收传感器；步骤三、以多次激发多点接收的形式，同时获取弹性波激发装置激发数据波形时间信号和弹性波接收传感器接收波形时间信号；步骤四、根据激发波形时间t0和接收侧第i个接收器接收到信号的到达时间得到ti，获取弹性波传播时间Δti＝ti-t0，将支承层分为m×n，当弹性波激发装置处于位置p，位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格i，j的路程为从而得到弹性波的传输路程和时间，进而计算得到初步弹性波波速vij。10.如权利要求9所述的网格化的高速铁路支承层混凝土波速估计方法，其特征在于，还包括如下步骤：步骤五、建立弹性波传播网格模型：将支承层分为m×n，网格i，j的弹性波波速表示为vij，当弹性波激发装置处于位置p，位于位置q的弹性波接收传感器穿过网格i，j的路程为传输时间为步骤六、建立最优化波速估计神经网络结构：当nm时，作为神经网络的输入量，ωij＝1vij为待估计参数，令弹性波传播时间的实测值ti为真值，根据估计参数计算值ti’为估计值，则损失函数为：目标函数为使得损失函数最小化，即目标函数为：minimizeloss神经网络采用3层BP神经网络结构，包括输入层，隐藏层和输出层，由于估计参数计算值ti’大于0，所以采用Relu函数为激活函数，从而实现弹性波波速vij的最优估计。

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