CN119475543A 路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价方法及系统 （河海大学）

号路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评了路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价2通过重型落锤弯沉仪测试路面弯沉盆数据，结合脱空区域的几何信息，基于力学模型评价脱空区域的承载力折减率以及单板承2.根据权利要求1所述的路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价方法，其特征在利用混合注意力机制提取空间和通道特征，增强模型对不同位置脱空特征的捕捉能3.根据权利要求1所述的路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价方法，其特征在4.根据权利要求3所述的路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价方法，其特征在5.根据权利要求1所述的路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价方法，其特征在于，所述基于力学模型评价脱空区域的承载力折减率以及单板承载力不足情况的步骤包6.根据权利要求5所述的路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价方法，其特征在7.根据权利要求1所述的路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价方法，其特征在38.路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价系统，基于如权利要求1_7任一项所述模量反演模块，用于基于弯沉数据和几何特征计算灌浆层模量、基层模承载力评价模块，用于基于力学模型计算脱空区域的承载力折减率4[0002]随着装配式建筑技术的发展，装配式预制路面板在道路工程中的应用日益广[0003]目前，针对装配式路面板底灌浆效果的检测方法主要依赖于单一的物理测量手[0005]综上所述，现有技术在针对装配式路面板底灌浆层的质量检测和承载力评价方通过探地雷达对装配式预制板底灌浆层进行扫描，获取脱空区域的雷达图像数5基于力学模型评价脱空区域的承载力折减率以及单板承对雷达图像进行特征提取，采用权重优化的网络结构提升不充盈区域的识别精根据弯沉测试数据和雷达图像信息，结合模量反演模型计算脱空区域的模量分[0012]优选的，所述承载力折减率由不充盈区域模量与充盈区当灌浆充盈度小于0.7或承载力不足比例大于20%时，重新更换预制板并重新灌6[0023]如图1所示，该路用装配式预制板底灌浆承载力的快速评价方法可以包括以下步7[0026]作为一种选择，本实施例中探地雷达的工作频率范围可以在1G建灌浆层内部的不充盈区域的三维模型。示例性的，不充盈区域的几何特征包括其长度这些几何特征可以通过图像分割算法提取，例如基于边缘检8[0039]作为一种选择，所使用的HWD设备能够模拟实际车辆荷载，其加载能力通常在30点的间距可以根据路面板尺寸和脱空区域的规模进行调整，例如取间距为1m或其他适合9[0047]需要说明的是，弯沉值数据不仅能够直接反映脱空区域载测试能够有效排除因材料松动或传感器漂移导致的[0052]作为一种选择，本实施例中所使用的雷达图像数据为预和p为权重参数。著降低识别精度的前提下减少计算开销。具体而言，剪枝优化采用无速度粒子群优化算法（PSO即在粒子群优化算法的基础上结合粒子最佳位置和群体最佳位置的线性组合来更其中，PBest,(t)和gBest,(t)分别表示第i个粒子在第t次迭代中的局部最佳位[0060]在一些实施例中，本实施例中对识别出的脱空区域进行了几何特征的提取和计[0062]在另一种可能的实现方式中，本实施例进一步对脱空识别结果进行了空间验[0065]作为一种选择，本实施例中采用了强化学习优化的XGBoost算法进行模量反演计其中，wmeasi为第i个测试点的实际弯沉值，wcalci为根据模量反演结果计算得[0078]在另一种可能的实现方式中，本实施例中对模量反演的结果进行了验证和校V·o+f=0f为外部荷载密度。应力张量σ与应变张量的关系由广义胡[0092]需要说明的是，偏微分方程的求解结果可用于分析脱空区域的局部应力集中现进一步优化灌浆施工工艺。[0103]在另一种可能的实现方式中，当灌浆充盈度D<0.7或单板承载力不足值[0110]可以理解的是，这种多源数据融合技术能够有效提升施工建议的针对性和可靠沉仪采集的弯沉盆数据，利用基于深度学习的脱空识别模型提取不充盈区域的几何特征，并通过优化的模量反演模型计算灌浆层及路面结构的模量分布。基