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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种复杂环境下混凝土钢筋锈蚀无损检测装置与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118837381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410807915.7，技术领域涉及：G01N22/02；该发明授权一种复杂环境下混凝土钢筋锈蚀无损检测装置与方法是由王龙宝;胡禛昊;陈清华;张伟建;殷海平;余霖;陈钊;冯卫东;应海华设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境下混凝土钢筋锈蚀无损检测装置与方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种复杂环境下混凝土钢筋锈蚀无损检测装置与方法。该装置包括两台无人机设备，一号无人机搭载WiFi信号、蓝牙信号以及5G信号发射装置，这些信号紧贴混凝土表面并发射。二号无人机配备无线信号接收装置，负责接收经过混凝土介质传播后的多种无线信号。利用无线信号在混凝土中的传播特性进行非破坏性检测。装置将测量到的信号衰减数据转化为分贝形式，结合环境数据和混凝土配料比等数据，经拉依达准则去除误差值后，使用Z‑Score算法进行归一化处理。对每种信号，采用梯度提升决策树预测模型，实现混凝土中氯化物、硫酸盐以及碳酸钙成分含量量化；基于高斯激励函数，综合多种信号量化结果，最终生成混凝土钢筋锈蚀情况预测结果。

本发明授权一种复杂环境下混凝土钢筋锈蚀无损检测装置与方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下混凝土钢筋锈蚀无损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：操控一号无人机，使其紧贴待测混凝土表面；操作二号无人机，使其位于待测混凝土另一侧；S2：操纵一号无人机发射多种无线信号，并确保二号无人机能够成功接收这些信号；S3：将二号无人机接收到的WiFi信号、蓝牙信号以及5G信号转化为分贝形式；S4：收集环境数据、混凝土数据、骨料类型数据；S5：对收集到的数据，采用拉依达准则剔除误差值后，采用中值填充法填补空缺值，最后使用Z-Score算法进行归一化处理，消除不同量纲和单位对预测结果的影响；S6：通过梯度提升决策树，学习并实现混凝土多成分的量化解析，对WiFi信号、蓝牙信号以及5G信号，生成各自对应的氯化物、硫酸盐以及碳酸钙成分含量数据；S7：使用权重化累加，汇总不同信号间的输入，使用高斯函数激活；S8：基于高斯函数激活结果，生成混凝土钢筋锈蚀情况预测；步骤S5包括如下步骤：S5-1：将收集到的数据通过one-hot编码，将分类特征转换为二进制特征，将数据集分为输入特征和目标变量，目标变量代表预测的氯化物、硫酸盐、碳酸钙含量百分比；S5-2：采用拉依达准则处理数据集中的错误值，将小于均值减三倍标准差的数据以及大于均值加三倍标准差的数据剔除；S5-3：对步骤S5-2处理后的数据进行数据标准化，采用Z-Score算法将不同量级的数据转化为统一量度的Z值，以便进行比较和分析，其公式如下： ；其中X代表原始数据，μ代表均值，σ代表标准差；步骤S6包括如下步骤：S6-1：通过梯度提升决策树算法，以无线信号在混凝土中传播后的分贝和频率衰减情况、环境温度、湿度、暴露时间以及水灰比、骨料种类和尺寸、掺合料数据作为输入实现对混凝土多成分的含量预测；S6-2：梯度提升决策树预测模型如下： ；其中数据集为n条m维，是决策树结构集合，q为样本映射到叶子节点的树结构，w为叶节点的实数分数；S6-3：目标函数包括损失函数和正则化项两部分，损失函数用以衡量模型预测值与真实值之间的差异，正则化项用于控制模型的复杂度，其公式如下： ；其中为目标函数，和分别代表真实值和预测值，为预测值和真实值之间的差异，为正则化函数；S6-4：使用二阶泰勒展开来近似目标函数，对自变量x的一个微小变化量，使用泰勒级数展开提供一个准确的近似，为在处的斜率，为在处的斜率： ；S6-5：采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、确定系数（R2）来作为衡量梯度提升决策树预测模型性能的指标。

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