本论文的研究课题来源于国家自然科学基金重点项目:机敏混凝土及其结构(项目编号:50238040)。 本文首先对混凝土结构的超声波CT重建中的可视化理论、科学计算方法进行了探讨和比较。结合数学中矩阵论的有关知识对各重建算法分析了特点和差异。设计了不同的混凝土结构试样,利用低频率超声波在混凝土传播后首波时间进行图像2D重建,并结合信号处理中小波(包)分解技术提高信噪比和判读首波时间。本文主要工作如下: 1.建立混凝土结构的超声图像2D重构方法。通过设计不同结构的混凝土试样,利用较低频率超声波穿透混凝土传播的首波时间作为投影物理参数,提出用奇异值分解对反演方程组求解重构的方法。通过与其他反演方法对比,奇异值分解能更有效地反演出混凝土结构的真实构造。 2.对超声波CT检测彩色图像利用BP神经网络进行智能分割。根据彩色图像上不同区域象素值的变化利用BP神经网络智能地将缺陷区域从图像背景中识别分割。由于神经网络具有较好的容错性和联想功能,消除了常见图像分割方法中阈值自适应确定的问题,为大批量超声波CT检测图像的分割提供了理论和试验基础。 3.建立CT反演中由超声波信号提取首波时间的判据,结合多尺度小波(包)分解技术提高超声波信号的信噪比。通过李氏指数描述超身信号的局部奇异性,依照模极大值在不同尺度下分解的变化趋势,成功地实现了首波时间地准确判读。 本文研究成果,对超声波CT检测技术在对混凝土结构的无损检测领域中应用提供了一定程度上的指导意义,对该检测技术的发展起到一定的推动作用。笔者深信,经过研究不断完善的混凝土超声波CT检测技术,可以更综合直观地获得混凝土结构内部质量的准确评估,将在有效检测和提高混凝土结构工程质量方面有着良好的应用推广前景。