CN117405176B - 一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统 - Google Patents
一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117405176B CN117405176B CN202311705202.1A CN202311705202A CN117405176B CN 117405176 B CN117405176 B CN 117405176B CN 202311705202 A CN202311705202 A CN 202311705202A CN 117405176 B CN117405176 B CN 117405176B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- concrete
- data set
- quality
- data
- monitoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000004567 concrete Substances 0.000 title claims abstract description 207
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 114
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 66
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 52
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000012797 qualification Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000005553 drilling Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 30
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 37
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 claims description 34
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 21
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 20
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 14
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 13
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 12
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 10
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 4
- 229910001294 Reinforcing steel Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000005452 bending Methods 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 239000011372 high-strength concrete Substances 0.000 claims description 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000009659 non-destructive testing Methods 0.000 claims description 3
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 3
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000009658 destructive testing Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统，涉及质量检测技术领域，该系统运行时通过若干传感器获取岩石混凝土施工过程中的实时数据作为第一数据组，通过超声波检测设备进行非破坏性检测并获取数据作为第二数据组，通过钻孔岩芯分析获取岩石混凝土的物理数据，作为第三数据组，采集摄像头记录的混凝土的均匀性和气泡情况作为第四数据组，将第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组结合计算，获取：质量合格指数Zlhg，根据设置预设质量阈值，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值进行对比，获取评估方案，通过提供直观的可视化界面，显示混凝土质量监测结果，并生成曲线图，可视化不同混凝土性质之间的关系和趋势。
Description
技术领域
本发明涉及质量检测技术领域，具体为一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统。
背景技术
在建筑和工程领域，施工质量一直是保障工程安全和可持续性发展的重要方面。尤其是对于大体积岩石混凝土的施工，质量的保障更显得至关重要。传统的混凝土施工质量检测方法往往依赖于经验和有限的监测手段，无法全面、实时地评估混凝土的物理性质、结构状况和施工过程中的变化，为了解决这一问题，近年来涌现出了一系列基于先进传感技术和数据分析的新型施工质量监测方法。
然而，传统的混凝土施工监测方法存在一些不足之处，首先，传统方法通常依赖有限的采样数据和经验判断，难以全面、实时地监测大体积岩石混凝土的施工过程，这可能导致对混凝土质量的全面了解不足，难以及时发现潜在问题，其次，传统的施工监测方法往往集中在混凝土的表面，难以全面评估混凝土的内部结构和物理性质，这可能导致对混凝土整体质量的判断不准确，遗漏了一些潜在的结构问题，此外，传统的质量检测方法中，一些手段可能对混凝土结构造成损害，影响结构的完整性，可能导致工程安全隐患。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统，解决了背景技术中提到的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种大体积混凝土施工质量检测系统，包括数据采集模块、非破坏性检测模块、钻孔岩芯分析模块、图像监测模块、数据处理模块、质量预警模块和可视化监控模块；
所述数据采集模块用于通过温度传感器、湿度传感器、压力传感器、核密度计和应变传感器，实时采集大体积岩石混凝土施工过程中的数据，作为第一数据组；
所述非破坏性检测模块用于使用超声波检测设备进行大体积岩石混凝土的非破坏性检测，获取数据，作为第二数据组；
所述钻孔岩芯分析模块用于采集岩石混凝土样本进行钻孔岩芯分析，获取岩石混凝土的物理数据，作为第三数据组；
所述图像监测模块利用摄像头记录混凝土浇筑过程，通过图像识别技术分析混凝土的均匀性和气泡情况，作第四数据组；
所述数据处理模块用于根据所述数据采集模块采集的第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组，以数字化形式实时处理，并进行结合计算，获取：质量合格指数Zlhg；
所述质量合格指数Zlhg通过以下公式计算获得：
；
式中，Wlxz表示物理性质系数，Jgjc表示结构监测系数，Ssjc表示实时监测系数，q、w和e分别表示物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc的比例系数；
其中，，/>，/>，且，，R表示第一修正常数；
所述物理性质系数Wlxz通过第一数据组、第二数据组和第三数据组结合计算获取；
所述结构监测系数Jgjc通过第三数据组和第四数据组结合计算获取；
所述实时监测系数Ssjc通过第一数据组计算获取；
所述质量预警模块用于设置预设质量阈值Z和预设质量阈值X，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值Z和预设质量阈值X进行对比，获取第一评估方案、第二评估方案和第三评估方案，当检测到混凝土质量异常时，系统发出警报；
所述可视化监控模块用于提供直观的可视化界面，显示混凝土质量监测结果，并生成曲线图，可视化不同混凝土性质之间的关系和趋势，包括密度、孔隙率和裂缝。
优选的，所述数据采集模块包括传感器部署单元、环境监测单元和材料性能监测单元；
所述传感器部署单元用于在混凝土结构内部和外部部署温度传感器、湿度传感器、压力传感器、核密度计和应变传感器，用于采集大体积岩石混凝土施工的实时数据；
所述环境监测单元用于通过传感器部署单元部署的若干传感器，监测大体积岩石混凝土施工环境的物理参数，包括温度值Wdz、湿度值Sdz和压力值Ylz；
所述材料性能监测单元用于监测岩石混凝土材料本身的性能，核密度计用于测量混凝土的密度，获取：密度值Mdz，应变传感器用于监测混凝土在施工过程中的应变情况，获得：应变值Ybz；
所述第一数据组包括：温度值Wdz、湿度值Sdz、压力值Ylz、密度值Mdz和应变值Ybz。
优选的，所述非破坏性检测模块包括超声波检测单元；
所述超声波检测单元用于通过超声波检测设备，测量混凝土中超声波的传播速度Cbsd，用于获取弹性模量Txml；
所述第二数据组包括：传播速度Cbsd和弹性模量Txml；
所述弹性模量Txml是衡量其抗弯和抗压能力的关键物理性质，通过超声波测定得到。
优选的，所述钻孔岩芯分析模块包括采样单元和实验室分析单元；
所述采样单元用于使用钻孔岩芯采样工具，在混凝土结构中进行钻孔，采集岩石混凝土样本的岩芯；
所述实验室分析单元用于使用实验室设备包括岩芯钻机、岩芯提取工具和岩芯测量设备，对采集到的岩芯样本进行钻孔岩芯分析，获取混凝土的孔隙率Kxl、抗压强度Kyqd，作为第三数据组；
所述抗压强度Kyqd通过压力试验机施加递增的压力到混凝土样本上，持续加载直到样本发生破坏，在加载的过程中，记录应力和相应的应变，通过绘制应力-应变曲线，确定混凝土的抗压强度Kyqd。
优选的，所述图像监测模块包括摄像头部署单元和图像识别单元；
所述摄像头部署单元用于使用工业级摄像头，以覆盖混凝土施工区域，实时记录混凝土浇筑过程中的图像；
所述图像识别单元用于对图像通过图像预处理进行分析，使用滤波器消除图像中的噪声，调整图像的对比度和亮度，识别每立方米的混凝土结构中的均匀性、气泡和裂缝的细微变化，提取关键的图像特征，获取：气泡含量Qphl、混凝土均匀度Jyd和裂缝频率Lfpl，作为第四数据组。
优选的，所述数据处理模块包括分析计算单元；
所述分析计算单元用于根据获取的第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组的数据，以数字化形式实时处理，进行计算后分析，获取：物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc。
优选的，所述物理性质系数Wlxz通过以下公式计算获取：
；
式中，Cbsd表示传播速度，Mdz表示密度值，Txml表示弹性模量，Kyqd表示抗压强度，t、y、u和b分别表示传播速度Cbsd、密度值Mdz、弹性模量Txml和抗压强度Kyqd的比例系数；
其中，，/>，/>，且，/>，I表示第二修正常数；
所述结构监测系数Jgjc通过以下公式计算获取：
；
式中，Qphl表示气泡含量，Jyd表示混凝土均匀度，Lfpl表示裂缝频率，Kxl表示孔隙率，o、p、a和h分别表示气泡含量Qphl、混凝土均匀度Jyd、裂缝频率Lfpl和孔隙率Kxl的比例系数；
其中，，/>，/>，，且，/>，S表示第三修正常数；
所述实时监测系数Ssjc通过以下公式计算获取：
；
式中，Wdz表示温度值，Sdz表示湿度值，Ylz表示压力值，Ybz表示应变值，d、f、g和j分别表示温度值Wdz、湿度值Sdz、压力值Ylz和应变值Ybz的比例系数；
其中，，/>，/>，，且，/>，K表示第四修正常数。
优选的，所述质量预警模块包括异常检测单元；
所述异常检测单元用于设置预设质量阈值Z和预设质量阈值X，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值Z和预设质量阈值X进行对比，获取3个异常评估方案：
质量合格指数Zlhg>预设质量阈值Z，获取第一评估方案，质量合格，无需额外的纠正措施，每月使用两次无损检测技术和传感器监测系统，定期检测混凝土的物理性质和结构状况，发送质量合格通知；
预设质量阈值X<质量合格指数Zlhg≤预设质量阈值Z，获取第二评估方案，质量不合格，但不需要立即停工，结构承受荷载时出现裂缝，通过补充高强度混凝土和使用钢筋加固进行修补，并发送通知给相关负责人；
质量合格指数Zlhg≤预设质量阈值X，获取第三评估方案，质量严重不合格，发送即时通知短信或电子邮件给相关人员，建议立即停工，判断原因并进行紧急修复，包括混凝土的强度不足、密实度不够、温度变化、存在孔隙和气泡含量过高，降低了混凝土的耐久性和实用性，需要重新施工，采用振捣设备提高密实度措施。
优选的，所述可视化监控模块包括界面设计单元和曲线图生成单元；
所述界面设计单元用于设计用户友好的界面，显示混凝土质量监测的实时数据和结果，提供交互式功能，使用户能够自定义查看的数据和时间范围；
所述曲线图生成单元用于根据数据处理与分析单元提供的数据生成曲线图，用于可视化不同混凝土性质包括密度、孔隙率和裂缝之间的关系和趋势。
一种大体积混凝土施工质量检测方法，包括以下步骤：
步骤一：通过多传感器仪器实时采集大体积岩石混凝土施工过程中的数据，作为第一数据组；
步骤二：通过超声波检测设备进行大体积岩石混凝土的非破坏性检测并获取数据，作为第二数据组；
步骤三：通过采集岩石混凝土样本进行钻孔岩芯分析，获取岩石混凝土的物理数据，作为第三数据组；
步骤四：通过摄像头记录混凝土浇灌过程，使用图像识别技术分析混凝土的均匀性和气泡情况，作第四数据组；
步骤五：通过将第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组，以数字化形式实时处理，并进行结合计算，获取：质量合格指数Zlhg、物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc；
步骤六：根据设置预设质量阈值，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值进行对比，获取三个评估方案；
步骤七：通过提供直观的可视化界面，显示混凝土质量监测结果，并生成曲线图，可视化不同混凝土性质之间的关系和趋势，包括密度、孔隙率和裂缝。
本发明提供了一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统，具备以下有益效果：
（1）系统运行时，通过若干传感器获取岩石混凝土施工过程中的实时数据作为第一数据组，通过超声波检测设备进行非破坏性检测并获取数据作为第二数据组，通过钻孔岩芯分析获取岩石混凝土的物理数据，作为第三数据组，采集摄像头记录的混凝土的均匀性和气泡情况作为第四数据组，将第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组，以数字化形式实时处理，并进行结合计算，获取：质量合格指数Zlhg、物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc，根据设置预设质量阈值，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值进行对比，获取三个评估方案，通过提供直观的可视化界面，显示混凝土质量监测结果，并生成曲线图，可视化不同混凝土性质之间的关系和趋势，包括密度、孔隙率和裂缝。
（2）通过温度传感器、湿度传感器、压力传感器、核密度计和应变传感器，实时采集了多方面的数据，覆盖了混凝土施工的关键物理性质和施工环境参数，确保了全面的数据基础，利用超声波检测设备对大体积岩石混凝土进行检测，获取了弹性模量的关键数据，避免了传统破坏性检测可能带来的结构损伤，通过结合计算第一、第二、第三和第四数据组，以数字化形式实时处理并获取质量合格指数Zlhg，考虑了物理性质、结构监测和实时监测的信息，提高了质量评估的准确性。
（3）通过传感器部署单元、环境监测单元和材料性能监测单元，实现了多元化的数据采集，传感器部署在混凝土结构内外，监测了实时的温度、湿度、压力、密度和应变，为全面的质量评估提供了充足的数据支持，通过传感器部署单元、环境监测单元和材料性能监测单元，实现了多元化的数据采集，通过采样单元和实验室分析单元，对混凝土结构中的岩石混凝土样本进行了全面的岩芯分析，包括孔隙率和抗压强度指标，通过摄像头部署单元和图像识别单元，实时记录混凝土浇筑过程中的图像，并通过图像识别技术进行精准分析，识别混凝土结构中的均匀性、气泡和裂缝，为混凝土质量的全面评估提供了重要依据。
附图说明
图1为本发明一种大体积混凝土施工质量检测系统框图流程示意图；
图2为本发明一种大体积混凝土施工质量检测方法步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合本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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在建筑和工程领域，施工质量一直是保障工程安全和可持续性发展的重要方面。尤其是对于大体积岩石混凝土的施工，质量的保障更显得至关重要。传统的混凝土施工质量检测方法往往依赖于经验和有限的监测手段，无法全面、实时地评估混凝土的物理性质、结构状况和施工过程中的变化，为了解决这一问题，近年来涌现出了一系列基于先进传感技术和数据分析的新型施工质量监测方法。
然而，传统的混凝土施工监测方法存在一些不足之处，首先，传统方法通常依赖有限的采样数据和经验判断，难以全面、实时地监测大体积岩石混凝土的施工过程，这可能导致对混凝土质量的全面了解不足，难以及时发现潜在问题，其次，传统的施工监测方法往往集中在混凝土的表面，难以全面评估混凝土的内部结构和物理性质，这可能导致对混凝土整体质量的判断不准确，遗漏了一些潜在的结构问题，此外，传统的质量检测方法中，一些手段可能对混凝土结构造成损害，影响结构的完整性，可能导致工程安全隐患。
实施例1：本发明提供一种大体积混凝土施工质量检测系统，请参阅图1，包括数据采集模块、非破坏性检测模块、钻孔岩芯分析模块、图像监测模块、数据处理模块、质量预警模块和可视化监控模块；
所述数据采集模块用于通过温度传感器、湿度传感器、压力传感器、核密度计和应变传感器，实时采集大体积岩石混凝土施工过程中的数据，作为第一数据组；
所述非破坏性检测模块用于使用超声波检测设备进行大体积岩石混凝土的非破坏性检测，获取数据，作为第二数据组；
所述钻孔岩芯分析模块用于采集岩石混凝土样本进行钻孔岩芯分析，获取岩石混凝土的物理数据，作为第三数据组；
所述图像监测模块利用摄像头记录混凝土浇筑过程，通过图像识别技术分析混凝土的均匀性和气泡情况，作第四数据组；
所述数据处理模块用于根据所述数据采集模块采集的第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组，以数字化形式实时处理，并进行结合计算，获取：质量合格指数Zlhg；
所述质量合格指数Zlhg通过以下公式计算获得：
；
式中，Wlxz表示物理性质系数，Jgjc表示结构监测系数，Ssjc表示实时监测系数，q、w和e分别表示物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc的比例系数；
其中，，/>，/>，且，，R表示第一修正常数；
所述物理性质系数Wlxz通过第一数据组、第二数据组和第三数据组结合计算获取；
所述结构监测系数Jgjc通过第三数据组和第四数据组结合计算获取；
所述实时监测系数Ssjc通过第一数据组计算获取；
所述质量预警模块用于设置预设质量阈值Z和预设质量阈值X，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值Z和预设质量阈值X进行对比，获取第一评估方案、第二评估方案和第三评估方案，当检测到混凝土质量异常时，系统发出警报；
所述可视化监控模块用于提供直观的可视化界面，显示混凝土质量监测结果，并生成曲线图，可视化不同混凝土性质之间的关系和趋势，包括密度、孔隙率和裂缝。
本实施例中，通过若干传感器获取岩石混凝土施工过程中的实时数据作为第一数据组，通过超声波检测设备进行非破坏性检测并获取数据作为第二数据组，通过钻孔岩芯分析获取岩石混凝土的物理数据，作为第三数据组，采集摄像头记录的混凝土的均匀性和气泡情况作为第四数据组，将第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组，以数字化形式实时处理，并进行结合计算，获取：质量合格指数Zlhg、物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc，根据设置预设质量阈值，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值进行对比，获取三个评估方案，通过提供直观的可视化界面，显示混凝土质量监测结果，并生成曲线图，可视化不同混凝土性质之间的关系和趋势，包括密度、孔隙率和裂缝。
实施例2：本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的：所述数据采集模块包括传感器部署单元、环境监测单元和材料性能监测单元；
所述传感器部署单元用于在混凝土结构内部和外部部署温度传感器、湿度传感器、压力传感器、核密度计和应变传感器，用于采集大体积岩石混凝土施工的实时数据；
所述环境监测单元用于通过传感器部署单元部署的若干传感器，监测大体积岩石混凝土施工环境的物理参数，包括温度值Wdz、湿度值Sdz和压力值Ylz；
所述材料性能监测单元用于监测岩石混凝土材料本身的性能，核密度计用于测量混凝土的密度，获取：密度值Mdz，应变传感器用于监测混凝土在施工过程中的应变情况，获得：应变值Ybz；
所述第一数据组包括：温度值Wdz、湿度值Sdz、压力值Ylz、密度值Mdz和应变值Ybz。
所述非破坏性检测模块包括超声波检测单元；
所述超声波检测单元用于通过超声波检测设备，测量混凝土中超声波的传播速度Cbsd，用于获取弹性模量Txml；
所述第二数据组包括：传播速度Cbsd和弹性模量Txml；
所述弹性模量Txml是衡量其抗弯和抗压能力的关键物理性质，通过超声波测定得到。
所述钻孔岩芯分析模块包括采样单元和实验室分析单元；
所述采样单元用于使用钻孔岩芯采样工具，在混凝土结构中进行钻孔，采集岩石混凝土样本的岩芯；
所述实验室分析单元用于使用实验室设备包括岩芯钻机、岩芯提取工具和岩芯测量设备，对采集到的岩芯样本进行钻孔岩芯分析，获取混凝土的孔隙率Kxl、抗压强度Kyqd，作为第三数据组；
所述抗压强度Kyqd通过压力试验机施加递增的压力到混凝土样本上，持续加载直到样本发生破坏，在加载的过程中，记录应力和相应的应变，通过绘制应力-应变曲线，确定混凝土的抗压强度Kyqd。
所述图像监测模块包括摄像头部署单元和图像识别单元；
所述摄像头部署单元用于使用工业级摄像头，以覆盖混凝土施工区域，实时记录混凝土浇筑过程中的图像；
所述图像识别单元用于对图像通过图像预处理进行分析，使用滤波器消除图像中的噪声，调整图像的对比度和亮度，识别每立方米的混凝土结构中的均匀性、气泡和裂缝的细微变化，提取关键的图像特征，获取：气泡含量Qphl、混凝土均匀度Jyd和裂缝频率Lfpl，作为第四数据组。
本实施例中，通过传感器部署单元、环境监测单元和材料性能监测单元，实现了多元化的数据采集，传感器部署在混凝土结构内外，监测了实时的温度、湿度、压力、密度和应变，为全面的质量评估提供了充足的数据支持，通过传感器部署单元、环境监测单元和材料性能监测单元，实现了多元化的数据采集，通过采样单元和实验室分析单元，对混凝土结构中的岩石混凝土样本进行了全面的岩芯分析，包括孔隙率和抗压强度指标，通过摄像头部署单元和图像识别单元，实时记录混凝土浇筑过程中的图像，并通过图像识别技术进行精准分析，识别混凝土结构中的均匀性、气泡和裂缝，为混凝土质量的全面评估提供了重要依据。
实施例3：本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的：所述数据处理模块包括分析计算单元；
所述分析计算单元用于根据获取的第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组的数据，以数字化形式实时处理，进行计算后分析，获取：物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc。
实施例4：本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的：所述物理性质系数Wlxz通过以下公式计算获取：
；
式中，Cbsd表示传播速度，Mdz表示密度值，Txml表示弹性模量，Kyqd表示抗压强度，t、y、u和b分别表示传播速度Cbsd、密度值Mdz、弹性模量Txml和抗压强度Kyqd的比例系数；
其中，，/>，/>，且，/>，I表示第二修正常数；
所述结构监测系数Jgjc通过以下公式计算获取：
；
式中，Qphl表示气泡含量，Jyd表示混凝土均匀度，Lfpl表示裂缝频率，Kxl表示孔隙率，o、p、a和h分别表示气泡含量Qphl、混凝土均匀度Jyd、裂缝频率Lfpl和孔隙率Kxl的比例系数；
其中，，/>，/>，，且，/>，S表示第三修正常数；
所述实时监测系数Ssjc通过以下公式计算获取：
；
式中，Wdz表示温度值，Sdz表示湿度值，Ylz表示压力值，Ybz表示应变值，d、f、g和j分别表示温度值Wdz、湿度值Sdz、压力值Ylz和应变值Ybz的比例系数；
其中，，/>，/>，，且，/>，K表示第四修正常数。
所述质量预警模块包括异常检测单元；
所述异常检测单元用于设置预设质量阈值Z和预设质量阈值X，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值Z和预设质量阈值X进行对比，获取3个异常评估方案：
质量合格指数Zlhg>预设质量阈值Z，获取第一评估方案，质量合格，无需额外的纠正措施，每月使用两次无损检测技术和传感器监测系统，定期检测混凝土的物理性质和结构状况，发送质量合格通知；
预设质量阈值X<质量合格指数Zlhg≤预设质量阈值Z，获取第二评估方案，质量不合格，但不需要立即停工，结构承受荷载时出现裂缝，通过补充高强度混凝土和使用钢筋加固进行修补，并发送通知给相关负责人；
质量合格指数Zlhg≤预设质量阈值X，获取第三评估方案，质量严重不合格，发送即时通知短信或电子邮件给相关人员，建议立即停工，判断原因并进行紧急修复，包括混凝土的强度不足、密实度不够、温度变化、存在孔隙和气泡含量过高，降低了混凝土的耐久性和实用性，需要重新施工，在混凝土浇筑和硬化过程中采取温度控制措施，防止裂缝的发生，采用振捣设备提高密实度措施。
所述可视化监控模块包括界面设计单元和曲线图生成单元；
所述界面设计单元用于设计用户友好的界面，显示混凝土质量监测的实时数据和结果，提供交互式功能，使用户能够自定义查看的数据和时间范围；
所述曲线图生成单元用于根据数据处理与分析单元提供的数据生成曲线图，用于可视化不同混凝土性质包括密度、孔隙率和裂缝之间的关系和趋势。
通过曲线图分析不同混凝土性质的趋势，识别出可能存在的问题或异常，展示了不同性质之间的关系，帮助用户理解混凝土质量的综合情况，用户根据曲线图的信息做出决策，及时调整施工参数，纠正问题，实现混凝土施工质量的持续改进。
本实施例中，通过计算得到物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc，有助于更准确地评估混凝土的质量，设置预设质量阈值Z和预设质量阈值X，提供了多个异常评估方案，使得在质量出现问题时，采取不同的措施，从而更有效地应对各种质量问题，减小了不必要的停工和修复成本，提供了用户友好的可视化界面，实时显示混凝土质量监测的数据和结果，使得用户能够更容易理解和分析数据，帮助用户更好地决策和管理混凝土施工过程。
实施例5：一种大体积混凝土施工质量检测方法，请参照图2，具体的：包括以下步骤：
步骤一：通过多传感器仪器实时采集大体积岩石混凝土施工过程中的数据，作为第一数据组；
步骤二：通过超声波检测设备进行大体积岩石混凝土的非破坏性检测并获取数据，作为第二数据组；
步骤三：通过采集岩石混凝土样本进行钻孔岩芯分析，获取岩石混凝土的物理数据，作为第三数据组；
步骤四：通过摄像头记录混凝土浇灌过程，使用图像识别技术分析混凝土的均匀性和气泡情况，作第四数据组；
步骤五：通过将第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组，以数字化形式实时处理，并进行结合计算，获取：质量合格指数Zlhg、物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc；
步骤六：根据设置预设质量阈值，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值进行对比，获取三个评估方案；
步骤七：通过提供直观的可视化界面，显示混凝土质量监测结果，并生成曲线图，可视化不同混凝土性质之间的关系和趋势，包括密度、孔隙率和裂缝。
本发明方法中，通过多传感器仪器实时采集数据，形成第一数据组，为系统提供了大量实时数据基础，通过超声波检测设备进行非破坏性检测，获取混凝土的传播速度和弹性模量，形成第二数据组，通过采集岩石混凝土样本进行钻孔岩芯分析，获取混凝土的孔隙率和抗压强度，形成第三数据组，通过摄像头记录混凝土浇灌过程分析混凝土的均匀性和气泡情况，形成第四数据组，通过设置预设质量阈值，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值进行对比，获取三个评估方案，增强了系统的灵活性和实用性。
具体示例：
假设某某工程正在进行大体积岩石混凝土施工，系统采集到以下具体参数数值：
第一数据组：
温度值Wdz：25，湿度值Sdz：60%，压力值Ylz：50，密度值Mdz：240，应变值Ybz：0.002；
第二数据组：
传播速度Cbsd：300；弹性模量Txml：30；
第三数据组：
孔隙率Kxl：15%，抗压强度Kyqd：40；
第四数据组：
气泡含量Qphl：2%，混凝土均匀度Jyd：90%，裂缝频率Lfpl：1；
第一修正常数R：0.1，第二修正常数I：1，第三修正常数S：0.35，第四修正常数K：0.19；
比例系数：q=0.35，w=0.3，e=0.23，t=0.2，y=0.18，u=0.3，b=0.25，o=0.3，p=0.18，a=0.2，h=0.18，d=0.2，f=0.3，g=0.18，j=0.15；
Wlxz=(300×0.2+240×0.18+30×0.3+40×1)+1=170；
Jgjc=(2%×0.3+90%×0.18+1×0.2+15%×0.18)+0.35=2；
Ssic=(25×0.2+60%×0.3+50×0.18+0.002×0.15)+0.19=17；
Zlhg=(170×0.35)+(1.65×0.3)+(16.81×0.23)+0.1=66；
设置预设质量阈值Z为50，预设质量阈值X为30，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值Z和预设质量阈值X，质量合格指数Zlhg>预设质量阈值Z，获取第一评估方案，质量合格，无需额外的纠正措施，每月使用两次无损检测技术和传感器监测系统，定期检测混凝土的物理性质和结构状况，发送质量合格通知。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：包括数据采集模块、非破坏性检测模块、钻孔岩芯分析模块、图像监测模块、数据处理模块、质量预警模块和可视化监控模块；
所述数据采集模块用于通过温度传感器、湿度传感器、压力传感器、核密度计和应变传感器，实时采集大体积岩石混凝土施工过程中的数据，作为第一数据组；
所述非破坏性检测模块用于使用超声波检测设备进行大体积岩石混凝土的非破坏性检测，获取数据，作为第二数据组；
所述钻孔岩芯分析模块用于采集岩石混凝土样本进行钻孔岩芯分析，获取岩石混凝土的物理数据，作为第三数据组；
所述图像监测模块利用摄像头记录混凝土浇筑过程，通过图像识别技术分析混凝土的均匀性和气泡情况，作第四数据组；
所述数据处理模块用于根据所述数据采集模块采集的第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组，以数字化形式实时处理，并进行结合计算，获取：质量合格指数Zlhg；
所述质量合格指数Zlhg通过以下公式计算获得：
；
式中，Wlxz表示物理性质系数，Jgjc表示结构监测系数，Ssjc表示实时监测系数，q、w和e分别表示物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc的比例系数；
其中，，/>，/>，且，，R表示第一修正常数；
所述物理性质系数Wlxz通过第一数据组、第二数据组和第三数据组结合计算获取；
所述结构监测系数Jgjc通过第三数据组和第四数据组结合计算获取；
所述实时监测系数Ssjc通过第一数据组计算获取；
所述质量预警模块用于设置预设质量阈值Z和预设质量阈值X，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值Z和预设质量阈值X进行对比，获取第一评估方案、第二评估方案和第三评估方案，当检测到混凝土质量异常时，系统发出警报；
所述可视化监控模块用于提供直观的可视化界面，显示混凝土质量监测结果，并生成曲线图，可视化不同混凝土性质之间的关系和趋势，包括密度、孔隙率和裂缝。
2.根据权利要求1所述的一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：所述数据采集模块包括传感器部署单元、环境监测单元和材料性能监测单元；
所述传感器部署单元用于在混凝土结构内部和外部部署温度传感器、湿度传感器、压力传感器、核密度计和应变传感器，用于采集大体积岩石混凝土施工的实时数据；
所述环境监测单元用于通过传感器部署单元部署的若干传感器，监测大体积岩石混凝土施工环境的物理参数，包括温度值Wdz、湿度值Sdz和压力值Ylz；
所述材料性能监测单元用于监测岩石混凝土材料本身的性能，核密度计用于测量混凝土的密度，获取：密度值Mdz，应变传感器用于监测混凝土在施工过程中的应变情况，获得：应变值Ybz；
所述第一数据组包括：温度值Wdz、湿度值Sdz、压力值Ylz、密度值Mdz和应变值Ybz。
3.根据权利要求1所述的一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：所述非破坏性检测模块包括超声波检测单元；
所述超声波检测单元用于通过超声波检测设备，测量混凝土中超声波的传播速度Cbsd，用于获取弹性模量Txml；
所述第二数据组包括：传播速度Cbsd和弹性模量Txml；
所述弹性模量Txml是衡量其抗弯和抗压能力的关键物理性质，通过超声波测定得到。
4.根据权利要求1所述的一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：所述钻孔岩芯分析模块包括采样单元和实验室分析单元；
所述采样单元用于使用钻孔岩芯采样工具，在混凝土结构中进行钻孔，采集岩石混凝土样本的岩芯；
所述实验室分析单元用于使用实验室设备包括岩芯钻机、岩芯提取工具和岩芯测量设备，对采集到的岩芯样本进行钻孔岩芯分析，获取混凝土的孔隙率Kxl、抗压强度Kyqd，作为第三数据组；
所述抗压强度Kyqd通过压力试验机施加递增的压力到混凝土样本上，持续加载直到样本发生破坏，在加载的过程中，记录应力和相应的应变，通过绘制应力-应变曲线，确定混凝土的抗压强度Kyqd。
5.根据权利要求1所述的一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：所述图像监测模块包括摄像头部署单元和图像识别单元；
所述摄像头部署单元用于使用工业级摄像头，以覆盖混凝土施工区域，实时记录混凝土浇筑过程中的图像；
所述图像识别单元用于对图像通过图像预处理进行分析，使用滤波器消除图像中的噪声，调整图像的对比度和亮度，识别每立方米的混凝土结构中的均匀性、气泡和裂缝的细微变化，提取关键的图像特征，获取：气泡含量Qphl、混凝土均匀度Jyd和裂缝频率Lfpl，作为第四数据组。
6.根据权利要求1所述的一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：所述数据处理模块包括分析计算单元；
所述分析计算单元用于根据获取的第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组的数据，以数字化形式实时处理，进行计算后分析，获取：物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc。
7.根据权利要求6所述的一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：所述物理性质系数Wlxz通过以下公式计算获取：
；
式中，Cbsd表示传播速度，Mdz表示密度值，Txml表示弹性模量，Kyqd表示抗压强度，t、y、u和b分别表示传播速度Cbsd、密度值Mdz、弹性模量Txml和抗压强度Kyqd的比例系数；
其中，，/>，/>，/>且，，I表示第二修正常数；
所述结构监测系数Jgjc通过以下公式计算获取：
；
式中，Qphl表示气泡含量，Jyd表示混凝土均匀度，Lfpl表示裂缝频率，Kxl表示孔隙率，o、p、a和h分别表示气泡含量Qphl、混凝土均匀度Jyd、裂缝频率Lfpl和孔隙率Kxl的比例系数；
其中，，/>，/>，，且，/>，S表示第三修正常数；
所述实时监测系数Ssjc通过以下公式计算获取：
；
式中，Wdz表示温度值，Sdz表示湿度值，Ylz表示压力值，Ybz表示应变值，d、f、g和j分别表示温度值Wdz、湿度值Sdz、压力值Ylz和应变值Ybz的比例系数；
其中，，/>，/>，/>，且，/>，K表示第四修正常数。
8.根据权利要求1所述的一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：所述质量预警模块包括异常检测单元；
所述异常检测单元用于设置预设质量阈值Z和预设质量阈值X，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值Z和预设质量阈值X进行对比，获取3个异常评估方案：
质量合格指数Zlhg>预设质量阈值Z，获取第一评估方案，质量合格，无需额外的纠正措施，每月使用两次无损检测技术和传感器监测系统，定期检测混凝土的物理性质和结构状况，发送质量合格通知；
预设质量阈值X<质量合格指数Zlhg≤预设质量阈值Z，获取第二评估方案，质量不合格，但不需要立即停工，结构承受荷载时出现裂缝，通过补充高强度混凝土和使用钢筋加固进行修补，并发送通知给相关负责人；
质量合格指数Zlhg≤预设质量阈值X，获取第三评估方案，质量严重不合格，发送即时通知短信或电子邮件给相关人员，建议立即停工，判断原因并进行紧急修复，包括混凝土的强度不足、密实度不够、温度变化、存在孔隙和气泡含量过高，降低了混凝土的耐久性和实用性，需要重新施工，采用振捣设备提高密实度措施。
9.根据权利要求1所述的一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：所述可视化监控模块包括界面设计单元和曲线图生成单元；
所述界面设计单元用于设计用户友好的界面，显示混凝土质量监测的实时数据和结果，提供交互式功能，使用户能够自定义查看的数据和时间范围；
所述曲线图生成单元用于根据数据处理与分析单元提供的数据生成曲线图，用于可视化不同混凝土性质包括密度、孔隙率和裂缝之间的关系和趋势。
10.一种大体积混凝土施工质量检测方法，包括上述权利要求1~9任一一项所述的一种大体积混凝土施工质量检测系统，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：通过多传感器仪器实时采集大体积岩石混凝土施工过程中的数据，作为第一数据组；
步骤二：通过超声波检测设备进行大体积岩石混凝土的非破坏性检测并获取数据，作为第二数据组；
步骤三：通过采集岩石混凝土样本进行钻孔岩芯分析，获取岩石混凝土的物理数据，作为第三数据组；
步骤四：通过摄像头记录混凝土浇灌过程，使用图像识别技术分析混凝土的均匀性和气泡情况，作第四数据组；
步骤五：通过将第一数据组、第二数据组、第三数据组和第四数据组，以数字化形式实时处理，并进行结合计算，获取：质量合格指数Zlhg、物理性质系数Wlxz、结构监测系数Jgjc和实时监测系数Ssjc；
步骤六：根据设置预设质量阈值，将质量合格指数Zlhg与预设质量阈值进行对比，获取三个评估方案；
步骤七：通过提供直观的可视化界面，显示混凝土质量监测结果，并生成曲线图，可视化不同混凝土性质之间的关系和趋势，包括密度、孔隙率和裂缝。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311705202.1A CN117405176B (zh) | 2023-12-13 | 2023-12-13 | 一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311705202.1A CN117405176B (zh) | 2023-12-13 | 2023-12-13 | 一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117405176A CN117405176A (zh) | 2024-01-16 |
| CN117405176B true CN117405176B (zh) | 2024-03-19 |
Family
ID=89491131
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311705202.1A Active CN117405176B (zh) | 2023-12-13 | 2023-12-13 | 一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117405176B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117594473B (zh) * | 2024-01-19 | 2024-04-16 | 鲁欧智造(山东)高端装备科技有限公司 | 一种碳化硅功率器件的产品检测方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111208198A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-05-29 | 大连理工大学 | 一种岩体实时波速测定及质量评价的方法 |
| CN113465677A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-10-01 | 中铁隆工程集团有限公司 | 一种直联插入式振动器的混凝土振捣质量监测装置及方法 |
| CN114108713A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-03-01 | 南京康斯智信工程科技有限公司 | 一种用于混凝土浇筑过程质量在线监控的成像系统和方法 |
| CN114282398A (zh) * | 2021-06-02 | 2022-04-05 | 四川轻化工大学 | 一种基于大数据的桥梁健康监测系统及方法 |
| CN116011860A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-04-25 | 杭州天擎共筑科技工程有限公司 | 一种数字化混凝土工程缺陷预防及治理成套管理方法 |
| CN117037456A (zh) * | 2023-10-10 | 2023-11-10 | 山东科技大学 | 一种现场监测的矿山灾害预测预警方法及系统 |
| CN117027398A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-11-10 | 南京桥新建设有限公司 | 利用三维技术的梁柱节点浇筑施工方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021021836A1 (en) * | 2019-08-01 | 2021-02-04 | Gcp Applied Technologies Inc. | Coordinating concrete delivery and placement |
-
2023
- 2023-12-13 CN CN202311705202.1A patent/CN117405176B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111208198A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-05-29 | 大连理工大学 | 一种岩体实时波速测定及质量评价的方法 |
| CN114282398A (zh) * | 2021-06-02 | 2022-04-05 | 四川轻化工大学 | 一种基于大数据的桥梁健康监测系统及方法 |
| CN113465677A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-10-01 | 中铁隆工程集团有限公司 | 一种直联插入式振动器的混凝土振捣质量监测装置及方法 |
| CN114108713A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-03-01 | 南京康斯智信工程科技有限公司 | 一种用于混凝土浇筑过程质量在线监控的成像系统和方法 |
| CN116011860A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-04-25 | 杭州天擎共筑科技工程有限公司 | 一种数字化混凝土工程缺陷预防及治理成套管理方法 |
| CN117027398A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-11-10 | 南京桥新建设有限公司 | 利用三维技术的梁柱节点浇筑施工方法 |
| CN117037456A (zh) * | 2023-10-10 | 2023-11-10 | 山东科技大学 | 一种现场监测的矿山灾害预测预警方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 孔庆珑.土建混凝土施工标准技术及应用.《大众标准化》.25-29. * |
| 浅谈C80高强混凝土质量探析方法综合应用;齐向阳;《价值工程》;20180806;207-209 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117405176A (zh) | 2024-01-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7414395B2 (en) | Method and apparatus inspecting pipelines using magnetic flux sensors | |
| CN117405176B (zh) | 一种大体积混凝土施工质量检测方法及系统 | |
| US9177371B2 (en) | Non-destructive examination data visualization and analysis | |
| CN105067239B (zh) | 基于扫频激励振动的梁裂纹故障检测装置及方法 | |
| CN111597653B (zh) | 一种桥式起重机桥架结构缺陷动态检测识别方法 | |
| JP7027536B2 (ja) | 解析システム及び解析方法 | |
| JP6379475B2 (ja) | 振動解析装置 | |
| RU2635751C2 (ru) | Система и способ для инспектирования подводных трубопроводов | |
| CN111678992A (zh) | 一种用于识别混凝土结构损伤类型的无损检测方法 | |
| Kim et al. | Three-dimensional visualization and presentation of bridge deck condition based on multiple NDE data | |
| JP2003207489A (ja) | 金属材料の損傷評価方法及び装置 | |
| Szeleziński et al. | Analysis of ability to detect defects in welding structures with usage of dynamic characteristics spectrums | |
| KR20090082617A (ko) | 와전류탐상 데이터 분석방법 | |
| CN109059813B (zh) | 一种起重机械钢结构腐蚀强度检测方法 | |
| Socie et al. | A field recording system with applications to fatique analysis | |
| CN110274961A (zh) | 基于pec检测管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法 | |
| CN113237582B (zh) | 一种工程验收用墙体内应力检测方法及检测系统 | |
| JP2005331262A (ja) | 非破壊検査方法及び非破壊検査装置 | |
| JPH0616030B2 (ja) | 物品の劣化診断方法およびその装置 | |
| CN111579870B (zh) | 结构件损伤监测与累积程度的诊断方法 | |
| KR20100003648A (ko) | 균열 모니터링 시스템, 균열 모니터링 방법 및 균열모니터링 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체 | |
| Szeleziński et al. | Quality assessment of welded joints using the mean value distribution of amplitude spectrums calculated by the time window method | |
| CN117889943B (zh) | 基于机器学习的气体超声波流量计检验方法及系统 | |
| Hagiwara et al. | A method for supporting hammering test by visualization of defect diagnosis on the concrete surfaces | |
| KR102517003B1 (ko) | 파티클 필터를 이용한 탄소섬유 복합재의 건전성 예지 진단 방법 및 진단 장치 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |