【摘要】：研究目的:隧道二襯脫空嚴重威脅線路的安全運營,及時開展檢測、預防工作尤為重要。為解決現有檢測方法中存在的問題,降低檢測成本,本文進行聲振檢測試驗研究,通過對響應信號進行頻譜轉換、特征值提取、神經網絡擬合以得到初步的脫空判定標準。研究結論:(1)嚴重脫空信號的低頻成分(1 000 Hz左右)突出,密實信號的高頻成分(8 000 Hz左右)突出,輕微脫空信號表現為比例相近的低、高頻成分均勻分布,曲線為多峰值形態(tài);(2)主峰值頻率、次峰值頻率及峰值下降率可作為信號特征值,全面反映二襯結構狀態(tài);(3)將特征值與對應二襯結構狀態(tài)作為輸入、輸出值進行BP神經網絡訓練,并對網絡進行測試,預測值的均方誤差較小(mse=6.475e-5),網絡具有較好的預測能力,能夠初步實現對二襯結構狀態(tài)的定性識別判定;(4)該研究成果可為聲振法在隧道二襯脫空檢測中的工程運用提供理論依據。
[Abstract]:Research objective: it is very important to carry out inspection and prevention work in time. In order to solve the problems existing in the existing detection methods and reduce the detection cost, the acoustic and vibration detection experiments are carried out in this paper. By means of spectrum conversion, eigenvalue extraction and neural network fitting of the response signal, the preliminary criteria for void determination are obtained. The conclusions are as follows: (1) the low frequency component (about 1 000 Hz) of the serious void signal is prominent, and the high frequency component (about 8 000 Hz) of the dense signal is prominent. (2) the main peak frequency, the secondary peak frequency and the peak drop rate can be regarded as the signal eigenvalues, which can reflect the structure state of the two linings; (3) the eigenvalues and the corresponding two-liner structure states are taken as input and the output values are trained by BP neural network. The test results show that the mean square error (mse=6.475e-5) of the predicted value is small, and the network has better prediction ability. It can preliminarily realize the qualitative identification of the two-liner structure state. (4) the research results can provide the theoretical basis for the engineering application of the acoustic-vibration method in the detection of the two-liner void in the tunnel.
【作者單位】： 中鐵西北科學研究院有限公司;西安科技大學;
【基金】：中鐵科研院科技開發(fā)計劃項目(2015-KJ027-Z027-03)
【分類號】：U455.91

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本文編號：2174416