[发明专利]一种介电常数反演方法、路基检测方法和检测系统

说明书

本发明涉及一种介电常数反演方法、路基检测方法和检测系统。一种GPR神经网络蚁群联合介电常数反演方法，包括步骤：S1、生成具有雷达电磁波地下传播规律的若干模拟样本，使用若干所述模拟样本对所述神经网络模型进行训练，得到应用神经网络；S2、根据所述应用神经网络在训练过程中的模拟样本输入和网络计算输出的关系构建回归曲面；S3、利用蚁群优化算法对所述应用神经网络进行优化处理，根据获得的最优解得到反演神经网络；S4、使用蚁群算法结合所述反演神经网络进行结构层介电特性的反演，输出介电常数。本发明在获取目标物的各层介电常数时，将神经网络和蚁群算法相结合，做到优势互补，从而可以快速、高效、精准的得到结构层的介电常数。

技术领域

本发明涉及雷达检测领域，尤其涉及一种介电常数反演方法、路基检测方法和检测系统。

背景技术

近年来我国的公路尤其是高速公路建设突飞猛进。在我国公路建设快速发展的同时，存在的不合理性也逐渐显现。公路部门用于公路新建、扩建的投资比重过大而用于公路养护方面的投资较少。对于公路质量状况的检评重视不够，尤其是在公路路面结构质量状况检测方面缺少有效的方法和手段。

传统的取芯检测虽然准确，但是对路面有破坏，而且检测结果不全面，没有代表性。目前，探地雷达在道路工程中得到了广泛的应用，特别是在结构层厚度检测方面取得了丰硕的成果。事实上，探地雷达电磁回波信息非常丰富。探地雷达(Ground PenetratingRadar，简称GPR)(见图1)作为一种用于确定地下介质分布的广谱电磁技术，由于其具有高效、快速、连续、无损伤、低成本和高分辨率成像等特点，目前已成为道路无损检测技术的重要组成部分，并代表了结构层厚度、压实度、含水量或沥青含量等重要工程质量控制指标检测技术的发展方向，在快速、连续、无破损检测道路性能指标方面显示出广阔的应用前景和巨大的社会和经济效益。

理论上，探地雷达还可以检测压实度、孔隙率、含水量或沥青含量等指标。基于介电常数研究压实度、孔隙率、含水量或沥青含量等指标的理论依据在于这些指标和结构层材料介电常数之间存在着内在本质的联系。国内外围绕介电常数与这些指标之间的关系开展了不少研究。现有的研究主要是通过大量的室内及室外试验来建立介电常数与这些指标的相关关系，即在现场钻取大量的芯样，在实验室中对这些芯样的压实度、孔隙率、沥青含量等进行测定，然后将实验室测定结果与探地雷达的介电常数检测结果做回归分析，从而找出它们之间的相关关系，并将这个相关关系应用于全线数据分析中。显然，这种通过破坏性钻芯试验获取介电常数与检测指标的相关关系，并在此基础上基于探地雷达检测数据进而获得压实度、孔隙率、沥青含量等指标的分析方法，属于部分无损检测。不同的道路材料类型及配比，其介电常数与这些指标之间的相关关系是不一样的。因此，利用上述方法得到的相关关系并无通用性。且将有限芯样获取的相关关系应用于全线分析，即以点代线，不能很好地反映全线的实际情况，即代表性不足。以上局限性使得目前利用探地雷达无损、快速、连续检测压实度、孔隙率、沥青含量等指标的研究仍处于尝试和探索阶段，取得的成果尚未在工程中广泛应用，探地雷达的工程应用价值未被充分发挥出来。通常我们用宏观(或有效)介电常数表征复合材料的介电常数。

传统的人工养护方式，路上作业危险性大，且难以发现路面结构层内部的病害隐患。以钻孔取芯为代表的传统检测方法，按照规范随机选点、钻孔取样进行分析处理，从而获得道路质量状况参数。但是，这些常规方法由于随机选择检测点，因而检测结果随机性大、检测深度有限而难以发现路面结构层内部病害隐患，通常只有等到道路病害影响到路面时才会被发现，检测效率低、安全性差、影响交通而且对公路具有一定的破坏作用。由于缺少有效的检测手段，不能预先发现和查明公路内部病害隐患的分布状况和严重程度，也就难于监控和评估路面质量状况，并有针对性地制定处理措施，只能“头痛医头脚痛医脚”难以根治病害。这显然已不能适应现代高速公路飞速发展的需要。