一种基于声发射技术的混凝土损伤检测方法及系统与流程

1.本发明涉及混凝土检测技术领域，尤其涉及一种基于声发射技术的混凝土损伤检测方法及系统。


背景技术：

2.社会经济以及城市化进程速度的不断加快，城市中建筑物的数量不断的增多，而混凝土材料是不可或缺的。混凝土材料具有抗拉强度较好，且耐久性能持久等优势。但一般的混凝土在时间的推移中出现了开裂、失效以及耐久性逐渐变差的问题。在水泥中根据需要增加一定分量的短切纤维物质形成的纤维混凝土可以解决普通混凝土在建筑中存在的问题。但纤维混凝土材料也容易出现一定的问题以及损伤。诸如纤维短切物质在混凝土中分布不合理等，将会导致纤维混凝土在后期的使用中性能出现问题。
3.为此，该建筑领域研究者就纤维混凝土的损伤等问题进行了一定研究，并在检测纤维混凝土损伤中取得了一定成果，但同时也存在着一些检测弊端。现有的纤维混凝土损伤检测方法检测准确度低和检测耗时较长，因此还需要进一步探索更加准确高效的检测方法；此外现有的纤维混凝土损伤检测过程较为复杂，不易操作。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于声发射技术的混凝土损伤检测的方法及系统。
5.本发明的实施例是这样实现的，第一方面，本发明提供了一种基于声发射技术的混凝土损伤检测的方法，用于解决上述问题，其包括以下步骤：制备纤维混凝土，所述纤维混凝土包括纤维和混凝土；分析所述纤维在不同的分布情况下对所述纤维混凝土性能的影响和所述纤维混凝土的力学性能；使用声发射信号采集系统采集所述纤维混凝土内部的声波信号；在频域分析所述声波信号的完整程度和连续性；若所述声波信号为完整的声波信号，判断所述声波信号的突变位置和传输时间，并确定所述纤维混凝土损伤点的损伤值。该方法不仅简单高效而且适用性强。
6.可选地，还包括，若所述声波信号为不完整的声波信号，则对所述声波信号进行修复。
7.可选地，还包括，对所述纤维混凝土中的纤维的分布情况进行分析，其中所述分布情况包括维顺向分布和纤维乱向分布。
8.可选地，所述纤维顺向分布满足：
9.di＝da+db[0010][0011]
ρdi＝δi(1-da+db)+δiρ
[0012]
其中，di代表所述纤维混凝土的受力值，da代表所述纤维的受力值，db代表所述混
凝土的受力值；fj代表所述纤维的拉力和粘结力平衡状态，di代表所述纤维直径长度，σi代表有效粘结系数，hi代表所述纤维与所述纤维混凝土间的粘结应力值；ρ代表所述纤维混凝土的总应力，δi代表所述纤维的总体积变化率。
[0013]
可选地，所述纤维乱向分布满足：
[0014]gi
＝sinadiθ
[0015][0016][0017][0018][0019]
其中，gi代表所述纤维在混凝土中的分布状态，a代表所述纤维轴向与所述纤维受力方向之间的夹角，θ代表所述纤维轴中的轴向角,di代表所述纤维直径长度；βi代表乱向纤维的试件增强效率值；p代表所述纤维混凝土的抗拉强度，qi代表所述纤维混凝土拉伸的平均荷载值，qj代表所述纤维混凝土出现损伤时承受的荷载值；hi代表所述纤维混凝土的抗剪强度，li代表所述纤维在所述纤维混凝土中的含量，si代表所述纤维与所述混凝土的特征比；ei代表所述纤维混凝土的抗压强度，e
max
代表所述纤维混凝土的最大荷载值，v代表所述纤维混凝土的总面积；在实际情况中，一般的纤维混凝土中纤维的分布情况都为乱向分布。
[0020]
可选地，所述接收所述纤维混凝土内部的声波信号包括：
[0021]
利用声发射器发射信号至所述纤维混凝土内部；
[0022]
使用传感器收集所述声波信号；
[0023]
采用放大器放大所述声波信号；
[0024]
通过信号采集器对所述纤维混凝土内部的声波信号进行采集。
[0025]
可选地，所述将所述声波信号转换到频域，若所述声波信号为不完整的声波信号，则对所述声波信号进行修复，包括使用连续小波变换修复不完整的所述声波信号，所述声波信号和所述连续小波变换满足如下关系：
[0026]
y(t)＝cos(2πnt)+cos(2πxt)+cos(2πt)
[0027][0028]
其中，y(t)代表所述声波信号傅里叶转换结果，n和x为实数，t代表转化的频次；ci代表第i个连续小波变换，n和i为自然数，k(w)代表震荡系数，ω表示所述声波信号角频率，w代表所述声波信号伸缩频率。
[0029]
可选地，所述声波信号包括连续声波信号和不连续声波信号，分别满足如下关系：
[0030][0031][0032]
其中，fi(t)表示所述连续声波信号，b代表伸缩因子，m代表平移因子；f(t)表示所述不连续声波信号，∮f(t)代表连续变换比例值，wf(m,b)代表所述不连续声波信号进行连续变换后的结果。
[0033]
可选地，所述传输时间和所述损伤值分别满足如下关系：
[0034]
t
′
＝|γr
1-γr2|v
[0035][0036]
其中，t
′
代表传输时间，r1、r2分别代表不同的所述传感器的时间差，γ代表声波系数，v代表所述声波信号的运行速度；φi代表第i个所述损伤点的所述损伤值，xi、yi和zi代表所述传感器的三维坐标值，x、y和z代表通过三维定位方法得到的所述损伤点的三维坐标值，u代表信号反馈时长，w代表所述声波信号在所述纤维混凝土中的传播速度。
[0037]
综上所述，本发明通过分析不同状态下纤维对纤维混凝土性能的影响，完成力学性能分析，并以此为基础发明了一种基于声发射技术的混凝土损伤检测的方法，所述方法适用范围广，不仅简单易行，而且解决了现有的纤维混凝土损伤检测技术中存在的检测准确度低、检测耗时较长等问题。
[0038]
第二方面，本发明提供了一种基于声发射技术的混凝土损伤检测的系统，所述基于声发射技术的混凝土损伤检测的系统用于所述混凝土的损伤检测，包括如下步骤：使用所述信号产生装置向纤维混凝土中发射声波使所述纤维混凝土中产生声波信号；使用所述数据处理装置分析所述纤维混凝土的力学性能；接收、放大和采集所述声波信号；在频域分析所述声波信号的完整程度和连续性，修复不完整的声波信号；判断完整的所述声波信号的突变位置和传输时间，并确定所述纤维混凝土的损伤点的损伤值；所述数据处理装置与所述信号产生装置相连接。所述装置结构简单，检测效果好。
附图说明
[0039]
为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。
[0040]
图1为本发明实施例的纤维混凝土损伤检测流程图；
[0041]
图2为本发明实施例的纤维混凝土制备工艺流程示意图；
[0042]
图3为本发明实施例的损伤信号采集流程示意图；
[0043]
图4为本发明实施例的损伤点检测准确度结果分析示意图；
[0044]
图5为本发明实施例的三种方法检测损伤点的耗时结果分析示意图；
[0045]
图6为本发明实施例的纤维混凝土损伤检测系统的组成装置和运行顺序示意图。
具体实施方式
[0046]
下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。
[0047]
在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。
[0048]
需要提前说明的是，在一个可选地实施例当中，除了做出独立的说明之外，其它的在所有公式中出现的相同的符号或字母带表的含义相同。
[0049]
请参见图1，在一个可选地实施例当中，本发明提供了一种基于声发射技术的混凝土损伤检测的方法，包括如下步骤：
[0050]
s1、制备纤维混凝土。
[0051]
其中，所述纤维混凝土为长方体形状，本实施例将制作10个所述纤维混凝土进行实验分析，所述纤维混凝土长度、宽度以及高度均保持一致，并将所述纤维混凝土从1-10的序号进行编号；每个所述纤维混凝土中均设置了2个所述损伤点，但每个所述损伤点的位置不同；进一步的，请参见图2，s1具体包括如下步骤：
[0052]
s11、混合水泥和纤维。
[0053]
具体的，在本实施例当中，所述水泥中需要加入一定的骨料，所述骨料包括粗骨料和细骨料；所述纤维包括聚丙烯纤维和钢纤维；进一步的，将所述水泥、所述纤维、所述粗骨料和所述细骨料加在一起后再干拌一分钟，使所述水泥、所述纤维、所述粗骨料和所述细骨料混合更加均匀，最终形成混合物1。
[0054]
更为具体的，所述水泥选择p.o42.5级别的水泥；所述粗骨料的最大直径值约为25mm，所述细骨料粒度模数约为2.8；所述聚丙烯纤维长度为15mm，所述聚丙烯纤维直径为30um，所述聚丙烯纤维弹性模量为4.0gpa，所述聚丙烯纤维抗拉强度为300mpa；所述钢纤维长度为38mm，所述钢纤维直径为600um，所述钢纤维弹性模量为210gpa，所述钢纤维抗拉强度为1050mpa；所述水泥、所述骨料和所述纤维的混合比例可参考现有的纤维混凝土中水泥、骨料和纤维的混合比例，具体的混合比例在此不做限定。
[0055]
s12、加入90％的水。
[0056]
具体的，在本实施例当中，所述水为洁净的自来水，制作所述纤维混凝土的所述水不一次性加完，而是先加入准备好的所述水的90％，剩余的所述水方便后续步骤的操作；进一步的，在加入所述水之后，需要搅拌30s形成混合均匀的混合物2。
[0057]
s13、加入减水剂和剩余的水。
[0058]
具体的，在本实施例当中，先将减水剂加入剩余的所述水中混合均匀形成混合溶液，然后将所述混合溶液加入所述混合物2中，搅拌30s形成混合均匀的纤维混凝土浆，使所述减水剂最大程度的提高所述纤维混凝土的可塑性和减小所述纤维混凝土的收缩率。
[0059]
更为具体的，所述减水剂的型号为fdn型号，密度较小，酸度为6，减水效率约为20％。
[0060]
s14、浇筑纤维混凝土。
[0061]
具体的，在本实施例当中，利用s14中完成的所述纤维混凝土浆来浇筑所述纤维混凝土。
[0062]
需要说明的是，在本实施例当中，所给出的所述纤维混凝土制备的方法和步骤仅仅是为了说明本实施例，而非具体的制作限定，在其它可选地实施例当中，以能制作出合适的纤维混凝土为基础，具体的制作方式不做限定。
[0063]
s2、分析所述纤维在不同的分布情况下所述纤维混凝土的力学性能。
[0064]
其中，所述纤维混凝土的损伤检测受所述纤维分布的影响很大，所述分布情况包括纤维顺向分布和纤维乱向分布，这两种不同的分布状态使纤维混凝土呈现不同的力学性能，对这两种不同的纤维分布状态的纤维混凝土进行力学分析有助于确定所述纤维混凝土中纤维的分布情况，找到适用范围更大的纤维混凝土损伤检测的方法，为接下来的损伤检测提供数据基础，s2具体包括如下步骤：
[0065]
s21、对纤维顺向分布情况下所述纤维混凝土的力学性能进行分析。
[0066]
假定其纤维长度值为固定值，分析所述纤维混凝土的受力值di、纤维拉力和粘结力平衡状态fj，分别满足如下关系：
[0067]di
＝da+db[0068]
所述纤维不管是在所述纤维混凝土的何种位置，所述纤维受到的拉力和粘结力呈现一种持衡的状态，即：
[0069][0070]
其中，da代表所述纤维所受力的大小值，db代表所述混凝土的受力值；di代表所述纤维直径长度，σi代表有效粘结系数，hi代表所述纤维与所述纤维混凝土间的粘结应力值。
[0071]
所述纤维纤维在所述纤维混凝土中的应力和体积变化率会发生一定变化，这些变化主要反应在所述纤维混凝土的内部，由此需要确定所述纤维顺向分布时所述纤维混凝土的物理状态，可以通过以下关系分析此时所述纤维混凝土的物理状态：
[0072]
ρdi＝δi(1-da+db)+δiρ
[0073]
其中，ρ代表所述纤维混凝土的总应力，δi代表所述纤维的总体积变化率。
[0074]
s22、对纤维乱向分布情况下所述纤维混凝土的力学性能进行分析。
[0075]
对纤维乱向分布情况下所述纤维混凝土的力学性能进行分析包括纤维在混凝土中的分布状态gi、纤维增强效率βi、纤维混凝土的抗拉强度p、纤维混凝土的抗剪强度hi和纤维混凝土的抗压强度ei。
[0076]
所述纤维呈现乱向分布的时，所述纤维轴向与所述纤维受力方向之间的夹角会影响所述纤维混凝土的性能，所述纤维乱向分布时所述纤维在混凝土中的分布状态gi以及所述纤维对所述混凝土的增强效率βi满足如下关系：
[0077]gi
＝sinadiθ
[0078][0079]
其中，所述纤维之间的角度为0，a代表所述纤维轴向与其受力方向之间的夹角，θ代表所述纤维轴中的轴向角；
[0080]
分析了所述纤维在所述纤维混凝土中发挥的性能之后，需要分析所述纤维混凝土整体的力学性能，当所述纤维混凝土拉伸硬化粘结系数通过荷载进行表示时，所述抗拉强度p表示为：
[0081][0082]
其中，qi代表所述纤维混凝土拉伸的平均荷载值，qj代表所述纤维混凝土出现损伤时承受的荷载值；
[0083]
所述纤维不但能够提升所述纤维混凝土的所述抗拉强度，还能够提升所述纤维混凝土的抗剪强度，当所述纤维体积增加时，所述纤维混凝土的所述抗剪强度hi可表示为：
[0084][0085]
其中，li代表所述纤维在所述纤维混凝土中的含量，si代表所述纤维与所述混凝土的特征比；
[0086]
在上述分析的基础上，确定所述纤维混凝土的所述抗压强度，所述抗压强度ei可表示为：
[0087][0088]
其中，e
max
代表所述纤维混凝土的最大荷载值，v代表所述纤维混凝土的总面积。
[0089]
需要说明的是，经过计算，本实施例中使用的所述纤维混凝土中所述纤维的分布情况全部为所述纤维乱向分布。
[0090]
s3、使用声发射信号采集系统采集所述纤维混凝土内部的声波信号。
[0091]
其中，s3具体包括如下步骤：
[0092]
s31、利用声发射器发射信号至纤维混凝土内部。
[0093]
具体的，在本实施例中，所述声发射器谐振频率为200khz，通过交流电220v进行支撑，具备18个声发射信号通道以及12个外部参数通道。
[0094]
s32、使用传感器收集所述声波信号。
[0095]
具体的，在本实施例中，所述传感器安装在所述纤维混凝土表面，所述传感器安装位置可以任意选择，所述纤维混凝土内部的所述损伤点位置不变，可以通过改变所述传感器的位置得到不同的检测结果。
[0096]
更为具体的，本实施例使用的传感器的数量为10个，在其它可选地实施例当中，所述传感器的数量和所述传感器的位置不做限制。
[0097]
s33、采用放大器放大所述声波信号。
[0098]
s34、使用信号采集器对所述声波信号进行采集。
[0099]
s4、在频域分析所述声波信号的完整程度和连续性。
[0100]
其中，借助傅里叶变换将所述声波信号转换到频域进行分析，可以更好地将所述声波信号的异常情况进行反映，便于分析所述声波信号的完整程度和连续性，s4具体包含如下步骤：
[0101]
s41、在频域分析所述声波信号的完整程度。
[0102]
其中，将所述声波信号转换到频域分析所述声波信号的波形，可以更好地将所述声波信号的异常情况进行反应，s41具体包含如下两种情况：
[0103]
b1、所述声波信号为完整的声波信号。
[0104]
具体的，在本实施例中，将所述声波信号转换到频域，当所述声波信号为完整的声波信号时，则直接执行下一步骤，所述声波信号满足如下关系:
[0105]
y(t)＝cos(2πnt)+cos(2πxt)+cos(2πt)
[0106]
其中，y(t)代表所述声波信号傅里叶转换结果，n和x为实数，t代表转化的频次。
[0107]
b2、所述声波信号为不完整的声波信号。
[0108]
在另一个实施例中，所述纤维混凝土内部由于所述纤维的分布状态，导致采集的所述声波信号中存在不完整的声波信号，这样的信号易干扰所述声波信号，导致损伤检测定位的误差较大。因此，为了保证所述声波信号的完整性，需要对不完整的声波信号进行修复。
[0109]
具体的，在本实施例中，将所述声波信号转换到频域，当所述声波信号为不完整的声波信号时，使用连续小波变换修复不完整的所述声波信号，所述声波信号和所述连续小波变换满足如下关系：
[0110]
y(t)＝cos(2πnt)+cos(2πxt)+cos(2πt)
[0111][0112]
其中，y(t)代表所述声波信号傅里叶转换结果，n和x为实数，t代表转化的频次；ci代表第i个所述连续小波变换，n和i为自然数，k(w)代表震荡系数，ω表示所述声波信号的角频率，w代表信号伸缩频率。
[0113]
s42、在频域分析所述声波信号的连续性。
[0114]
其中，所述声波信号包括连续声波信号和不连续声波信号。
[0115]
具体的，在本实施例中，将所述纤维混凝土中的连续小波进行伸缩和平移后，就可以得到所述连续声波信号，所述连续声波信号满足如下关系：
[0116][0117]
其中，fi(t)表示将所述纤维混凝土中的连续小波进行伸缩和平移后得到的所述连续声波信号，b代表伸缩因子，m代表平移因子。
[0118]
所述不连续的声波信号也会干扰所述声波信号，导致损伤检测定位的误差较大，因此对于所述纤维混凝土中任意一个所述不连续声波信号，需要对其进行连续变换，所述不连续声波信号满足如下关系：
[0119][0120]
其中，f(t)表示所述不连续声波信号，∮f(t)代表连续变换比例值，wf(m,b)代表所述不连续声波信号经过连续变换后的结果。
[0121]
s5、若所述声波信号为完整的声波信号，判断所述声波信号的突变位置和传输时间，并确定所述纤维混凝土损伤点的损伤值。
[0122]
在另一个可选地实施例中，当所述纤维混凝土内部出现所述损伤点后，所述声波信号的行进路线会发生一定的变形，形成所述突变型信号，所述突变型信号的位置也就是所述损伤点的位置，因此只需要确定所述突变型信号的位置即可确定所述损伤点的位置。
[0123]
进一步的，当所述声波信号抵达所述损伤点时，此时所述传感器采集的所述声波信号会产生一定的时间差，且所述声波信号的传输不会中断，并以一定速度保持前进，其具体表现为采集的所述声波信号的波形发生突变，因此可以通过所述声波信号的波形突变位置来确定所述突变型信号的位置，所述声波信号出现的第一个突变位置就是所述突变型信号的起始点，也就是所述损伤点的起始点，确定该点即可实现损伤检测。
[0124]
具体的，在本实施例当中，所述传输时间和所述损伤值分别满足如下关系：
[0125]
t
′
＝|γr
1-γr2|v
[0126][0127]
其中，t
′
代表传输时间，r1、r2分别代表不同的所述传感器的时间差，γ代表声波系数，v代表所述声波信号运行速度；φi代表第i个所述损伤点的所述损伤值，所述损伤值φi的大小用于判断所述损伤点的损伤程度，xi、yi和zi代表所述传感器的三维坐标值，x、y和z代表通过三维定位方法得到的所述损伤点的三维坐标值，u代表所述声波信号的反馈时长，w代表所述声波信号在所述纤维混凝土中的传播速度。
[0128]
需要说明的是，在一些情况下，在说明书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果，在本实施例当中，所给出的具体的步骤顺序和材料类型仅仅是为了使实施例更加清晰明了，方便说明，而非对其限制。
[0129]
为使本实施例更加清晰明了，以便突出本发明相较于现有的混凝土损伤检测技术的优势，以下将对本实施例的结果作具体的、详细的分析。
[0130]
请参见图4-图5，在本实施例当中将使用现有的检测混凝土损伤的方法1和方法2作为本方法的对比试验，分别检测所述纤维混凝土中的损伤点，所述方法1为借助纤维混凝土损伤劣化检测模型确定所述纤维混凝土的损伤的方法，所述方法2为采用激光热激励红外成像技术检测所述纤维混凝土的损伤的方法。
[0131]
具体的，在本实施例当中，请参见图4，由图4中曲线可知，方法1的检测精度和方法2的检测精度都低于本方法的检测精度，本方法的检测精度高于90％；所述方法1的检测精度和所述方法2的检测精度波动性较大，所述本方法的检测精度较为平稳。因此可以得出本方法的检测的结果较好，具有一定可信度。
[0132]
具体的，在本实施例当中，请参见图5，由图5中三条曲线变化可知，本方法的检测耗时较短，且始终短于方法1的检测耗时和方法2的检测耗时；所述方法1的检测耗时和所述方法2的检测耗时较长，严重影响检测效果，相比之下本方法的检测耗时更短，更具可行性。
[0133]
请参见图6，本发明的实施例还提供了一种基于声发射技术的混凝土损伤检测的系统，用于使用本发明的一种基于声发射技术的混凝土损伤检测的方法进行纤维混凝土损伤检测，包括信号产生装置和数据处理装置，不仅结构简单，而且检测速度快，检测精度高。
[0134]
信号产生装置a1，所述信号源产生装置a1使用声发射技术向纤维混凝土发射信号，使所述纤维混凝土内部产生声波信号，所述声波信号在所述纤维混凝土中传播，当所述声波信号遇到损伤点时，所述声波信号的行进路线会发生一定的变形。
[0135]
数据处理装置a2，所述数据处理装置a2与所述信号产生装置a1相连接，所述信号收集装置a2可以与所述纤维混凝土接触，自动分析所述纤维混凝土的力学特性并得出所述纤维混凝土中的纤维分布情况；同时，在所述信号产生装置a1向所述纤维混凝土发射信号之后，所述数据处理装置a2可以接收所述声波信号，将所述声波信号放大，并对放大后的所述声波信号进行采集；将采集到的所述声波信号转换到频域分析其完整程度和连续性，如果所述声波信号为不完整的声波信号，则需要借助连续小波变换对其进行修复，并将不连续的所述声波信号进行连续的变换；在得到完整的所述声波信号之后，根据所述声波信号的波形确定突变型信号的位置和传输时间，所述突变型信号的位置就是所述损伤点的位置，最后根据所述突变型信号的位置和所述传输时间计算所述纤维混凝土的所述损伤点的损伤值。
[0136]
综上所述，本发明通过分析不同状态下纤维对纤维混凝土性能的影响，确定纤维对纤维混凝土增强的效率，完成力学性能分析，并以此为基础设计了一种基于声发射技术的混凝土损伤检测的方法和使用该方法进行混凝土损伤检验的系统，本方法和系统借助声发射技术采集纤维混凝土内部声波信号，通过频域分析确定声波信号的完整程度，并引入连续小波变换修复不完整声波信号，确定突变型信号位置以及传输时间，最后通过三维定位方法确定受损点，并计算所述损伤点的损伤值。由于在实际情况中，一般的纤维混凝土中纤维的分布情况都为乱向分布，因此本发明提供的纤维混凝土的损伤检测方法的适用范围更广，不仅检测流程简单，易于操作，同时也解决了现有的纤维混凝土损伤检测技术中存在的检测准确度低、检测耗时较长等问题。测试结果也表明,本方法检测的精度高于90％，说明本发明具有较高的可靠性和可行性。
[0137]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。