基于计算机视觉技术与深度学习算法的在用轮胎损伤识别研究

这是一篇关于轮胎,损伤识别,计算机视觉,深度学习,特征数据增强的论文, 主要内容为轮胎是车辆行驶中直接支撑地面且影响汽车行驶平稳性的关键部件之一,在服役过程中由于路况和驾驶习惯等因素,将不可避免地产生不同类型的损伤。当损伤发生时,车主通常无法及时获悉轮胎的健康状况,这对道路交通安全构成了严重威胁。因此,近年来针对机动车轮胎进行损伤识别和预警相关的研究越来越得到重视。传统轮胎损伤预警大多依赖高精度传感器,但是存在成本高、无法适用不同型号轮胎等问题。现有基于图像的方法则无法有效识别胎面存在干扰信息和表征较弱等问题。为此,本文基于计算机视觉技术和深度学习算法,提出并开发了一套适用于车辆在低速行驶状态下的实时轮胎损伤识别系统。主要研究内容如下:首先,建立了损伤轮胎图像数据库,调查统计了常见损伤的成因、机理和特征。基于表现形式将轮胎损伤分为三类,鼓包(包括结构脱层、气泡等)、裂纹(包括老化、缺块等)和碎片嵌入。建立了样本集并提取损伤图像纹理特征,分析各损伤纹理特征与类别的相关性规律,探究了图像增强技术对纹理和样本类别间相关性的影响。第二,建立了基于改进圆形霍夫变换和感知哈希的轮胎定位检测算法。针对无法排除同心与非同心干扰圆问题,建立了轮胎典型特征库,对多个疑似胎面区域进行相似度计算实现了多型号、多用途的轮胎精准定位检测。建立了轮胎检测框与干扰框数据集,并设计了实验验证,结果表明:本文所提算法定位效果优于传统单特征匹配算法,抗干扰能力强,能够在胎面颜色不明显、低分辨率、强弱光照等工况下运行,有效排除了路面花纹、车辆结构等无关信息的干扰。第三,提出了高效胎面损伤识别网络CA-Eff Net,解决无法有效识别弱表征、暗弱、附着物干扰等损伤。该网络采用强特征变换与对比融合的方法,对不同特征变换下的同一图像反复学习,增加网络损伤特征。对原始特征进行对比融合,消除随机参数和过度特征增强带来的性能损害,优化网络特征图谱。在训练过程中使用“回溯-权重冻结”方法,辅助特征增强结构参数寻优,剔除有害特征变换。实验验证结果表明:CA-Eff Net可以有效剥离胎面颜色、磨损、污渍附着物等因素对损伤识别的影响,对初期鼓包、细小裂纹等弱表征损伤的识别能力提升明显。F1值、平均准确率等总体指标提升幅度大于7%,综合特征提取能力优于改进前网络,仅有25%数据集时依然表现较好。最后,搭建了一套由工业级Gig E摄像头、地磁、补光灯等组成的在用轮胎损伤识别系统,能够实现25FPS连续采集方式下16KM/h速度轮胎的清晰成像。利用CHT-PH轮胎定位检测算法定位图像中的轮胎区域,通过CA-Eff Net高效胎面损伤识别网络进行轮胎胎面的损伤识别并实时预警。结果表明:该系统有效排除了车辆结构、背景等对轮胎定位的干扰,减弱了胎面颜色、磨损、污渍附着物等对损伤识别的影响。本文所提损伤识别系统处理单张图片平均用时0.7秒,具有识别精度高、处理速度快等优点,适合在收费站、关口等车辆低速行驶的场景中部署。

适用于原位力学CT实验的内部损伤演化识别提取方法研究

这是一篇关于CT图像,内部检测,损伤识别,数字图像相关,光测力学的论文, 主要内容为材料断裂失效导致的事故层出不穷,造成了很多严重的损失。研究材料内部的破坏失效过程,揭示内部损伤演化机制,是预防断裂失效的关键。计算机断层扫描技术(Computed tomography,CT)可以进行内部损伤演化过程的三维表征,为研究材料内部损伤演化机制提供契机。然而三维CT图像数据量大,且损伤演化特征往往结构小、对比度低,因而面临损伤演化定量化识别提取的难题。因此,本文针对原位CT图像中内部损伤萌生和扩展两个关键演化阶段中的不同损伤特征,提出专用的识别提取方法,并通过实验数据验证其有效性,具体研究内容如下:(1)裂纹萌生阶段的识别。根据萌生阶段裂纹尺寸微小、对比度低的特点,引入先验项,增强微小裂纹特征的同时引导并约束网络训练。本文提出了两种适用方法,基于结构演化的Mask R-CNN方法和基于DVC应变先验引导的U-Net方法。基于结构演化的Mask R-CNN方法引入指示结构演化的差分图像修正网络预测结果。由于应变与裂纹位置的对应关系,基于数字体积相关(Digital volume correlation,DVC)应变先验引导的U-Net方法引入应变场作为输入信息,引导网络考虑裂纹的应变参数。将这两种方法在螺旋叠层复合材料上进行实验,从图像分割和力学参量两个评价角度,验证了两种方法与对应的基础模型相比,分割性能均有所提升。两种方法都能够提高微小裂纹的识别精确率,同时降低非裂纹区域的错误识别,其中基于DVC应变先验引导的U-Net方法分割效果最佳。(2)裂纹扩展阶段的追踪。根据扩展阶段裂纹形状方向各异但对比度较高的特点,本文提出两种方法,基于裂纹形状约束的Mask R-CNN和基于裂纹灰度均匀性的主动轮廓损失函数结合U-Net网络的方法。基于裂纹形状约束的Mask R-CNN方法考虑到裂纹形状为狭长状的特征,根据裂纹长宽比的统计数据,更换初始锚框比例,提高训练效率的同时增大了目标框的置信度。基于裂纹灰度均匀性的主动轮廓损失函数考虑区域信息,即内外区域的差异最大且裂纹内部区域灰度差异最小,有效减少噪声影响,能够很好地保持裂纹形状。这两种方法在正交叠层复合材料上进行实验,从图像分割和力学参量两个角度,验证了两种方法与对应的基础模型相比,分割性能有所提升。其中基于裂纹灰度均匀性的主动轮廓损失函数结合U-Net网络分割效果最佳。(3)识别提取方法在损伤演化全过程中的应用和效果评价。在前文人工复合材料的基础上,进一步针对具有复杂结构的天然生物材料分阶段采用本文提出的内部损伤识别方法,验证方法的有效性。在裂纹萌生阶段,采用本文提出的两种方法,定性并定量地比较两种方法的分割效果,再次证明了基于DVC应变先验引导的U-Net方法在识别微小裂纹上的优越性;在裂纹扩展阶段,采用本文提出的两种方法,定性并定量地比较两种方法的分割效果,再次证明了基于裂纹灰度均匀性的主动轮廓损失函数结合U-Net网络方法在保持裂纹形状上的优越性。每个阶段采用其对应的最优识别方法进行损伤的识别和提取,并将二维分割结果堆叠为三维,更清晰地展示损伤从萌生到扩展的全过程。

超声导波主动结构健康监测系统的设计与实现

这是一篇关于结构健康监测,损伤识别,超声导波,检测系统的论文, 主要内容为工程结构是承载装备重量、实现载荷传递的关键部位,在工程实际应用阶段结构的安全性、可靠性是一项十分重要的指标。然而,在服役过程中受到交变载荷和环境侵蚀等因素的影响,结构中不可避免地产生损伤,导致结构强度及性能退化,严重时可能造成经济损失甚至人员伤亡,因此开展结构健康监测损伤识别系统的研究具有重要意义。相比其他检测技术,超声导波检测技术因其传播距离长、检测速度快、灵敏度高等优势广泛应用于结构健康监测领域。本文针对工程结构中损伤识别的需求,设计一款多通道、宽频带、高精度、高可靠性的超声导波主动结构健康监测系统,主要研究内容包括:(1)超声导波监测系统的原理和方案设计。首先,针对超声导波传播特性进行理论分析,对Lamb波的多模态特性和频散特性进行分析推导,分析了压电效应的能量转换方式,采用压电陶瓷换能器作为超声导波激励和接收的传感器。从总体设计角度,针对超声导波监测系统在工程应用中存在的问题,总结归纳了超声导波监测系统的功能设计需求,拟定性能指标参数,在此基础上制定了系统硬件和软件的总体设计方案。(2)超声导波监测系统硬件设计。针对单片式传感器性能差异大、引线困难等问题,为适用待测结构的复杂性,设计一种多传感器集成的传感智能层作为传感网络。基于超声导波监测系统的总体设计方案和性能指标的要求,研制了由信号发生模块、功率放大模块、通道切换模块、信号调理模块、数据采集模块、协同控制模块和电源模块组成的系统主机。针对系统要求完成各部分电路的选型设计,采用DDS技术实现激励信号的快速合成,采用功率放大电路与变压器升压电路实现高功率驱动,采用电子开关芯片实现激励接收通道切换和串扰抑制,采用高精度可调增益运放实现弱信号放大,采用双通道高速采集电路实现数据采集,采用多控制器协同工作方式实现底层逻辑控制。(3)超声导波监测系统软件设计。编写多控制器协同控制管理的下位机软件程序,主要负责驱动系统硬件,协调不同操作间的控制逻辑,进行系统的数据传输与时序控制,实现数据传输、信号发生、数据采集、通道切换、信号调理等功能。上位机软件集成损伤成像算法,主要包含硬件管理、传感器网络配置、信号预处理、损伤定位分析和数据管理等模块,具有传感网络自动搭建、采样信号数字处理、响应波形实时显示、损伤自动定位成像等功能。(4)超声导波监测系统测试与分析。针对本文设计的超声导波监测系统搭建测试平台,对系统的硬件性能、定位精度及复杂环境的可靠性进行测试。首先,对系统性能进行验证,验证系统在带宽范围内具有良好的激励信号输出和响应信号采集功能以及高速开关具有截断串扰的能力。在此基础上,通过复合材料板对系统开展定位实验,结果表明所设计的系统能够识别出损伤并准确定位,定位误差小于6.7mm。最后,对系统主机的可靠性进行测试,测试结果表明系统在复杂环境下能够稳定的工作。本文针对实际工程需求,研制了集传感智能层、系统主机、上位机软件于一体的超声导波监测系统,并开展实验对系统的性能指标、损伤定位效果及可靠性进行测试。所研制的超声导波监测系统具有较好的稳定性和环境适应性,在定位精度和复杂环境下工作方面具有明显优势,为工程结构在复杂工况下进行损伤检测提供一种解决方案。

石油井架健康监测系统设计与开发

这是一篇关于石油井架,健康监测,小波包分析,损伤识别,能量分量曲率差的论文, 主要内容为石油井架钢结构是石油开发的重大基础性设施,其安全性对整个钻机系统的工作性能、可靠性及寿命影响很大。随着服役年限的增加,在环境侵蚀、材料老化和载荷等长期效应的作用下,不可避免地使得其可靠度下降且易引发灾难性的事故。本课题针对这一现状,以ZJ70型石油井架钢结构实验室模型为研究对象,设计并实现了基于小波包能量分量曲率差损伤识别的石油井架健康监测系统,系统可在井架服役期间进行远程实时监测,对石油井架钢结构的损伤具有较高的识别度,从而保证了结构在服役期间的安全性。主要工作内容如下:结合石油井架钢结构的特点及具体形式,研究了石油井架健康监测系统的系统性能需求及主要设计方案和设计思路,根据系统所需功能及技术发展趋势,选择相应的系统模式。应用有限元分析软件建立石油井架钢结构有限元模型,以右前立柱为例提取了结构在冲击载荷和随机载荷的未损伤与损伤状态下结构响应信息,为后续验证损伤识别方法提供了参考依据;研究了小波和小波包分析的基本理论,根据石油井架健康监测系统所需的高效、快速处理数据的特点,选取符合要求的小波基函数,介绍了基于小波包能量分量曲率差的石油井架钢结构损伤识别方法,并基于数值仿真模拟的方法验证了该方法的可行性。使用LabVIEW图形化编程语言开发平台并联合MATLAB数学分析软件进行混合编程,设计开发石油井架健康监测系统,利用该系统对ZJ70型石油井架钢结构实验室模型进行模拟实验,通过设置不同的损伤形式测试系统运行的可靠性,并采用远程监测和控制的方式验证系统在远程测试中所表现的性能。

海上风机结构损伤识别分析与交互系统开发

这是一篇关于随机波浪,动力响应分析,损伤识别,小波包分析,传感器优化分析的论文, 主要内容为海上风机结构服役环境复杂恶劣,在役期间受到海水侵蚀、碰撞以及复杂多变的环境载荷,结构易发生损伤。为保证海上风机在役期间安全运行,降低结构损伤带来的风险,对海上风机进行动力响应分析与损伤识别有着重要的意义。真实的波浪具有随机性,其频率成分复杂,难以描述。本文对随机波浪作用下的海上风机塔筒结构进行动力响应分析,分析结果为进一步地传感器优化布置以及损伤识别提供基础的参考。结构的振动响应信号是工程中容易获取到的,基于振动响应分析的损伤识别是目前国内外研究的热点课题。但海上风机塔筒结构由于其自身对称的特性,使得结构在低阶模态中具有重根模态,其模态振型相同,相位不同。理论上其频率也应该相同,实际频率相差无几。当随机波浪对海上风机结构进行激励时,海上风机结构振动响应信号中包含模态的成分将被随机波浪影响。鉴于此,本课题利用小波包分解,对虚拟脉冲响应函数进行小波包分析,通过小波包构造的损伤特征向量,联合支持向量机进行了损伤识别研究,主要工作内容如下:(1)基于海洋工程软件SACS建立海上风机有限元模型,将风电机舱工作荷载进行简化添加到塔筒顶端;底端约束考虑了桩-土非线性边界条件的影响,使得模型更接近真实的工作状态。对随机波浪下海上风机塔筒结构进行动力响应分析,更准确地认识了随机波浪荷载下海上风机塔筒结构的运动模式。考虑实际工程的损伤识别应用问题,结合动力响应分析,通过粒子群算法对海上风机塔筒结构的传感器优化布置进行了分析。讨论了传感器数目以及布设位置的选取,结果表明粒子群优化算法在传感器优化问题上有着良好的稳定性和高效性。(2)通过随机波浪理论,利用MATLAB对随机波浪进行数值模拟,通过有限元软件对海上风机进行数值建模。本文对虚拟脉冲响应函数进行小波包分析,获得小波包能量比偏差特征向量,并联合支持向量机对海上风机塔筒结构进行损伤识别,得到了准确的识别效果。在分析过程中,讨论了不同损伤状态下小波包能量指标相对于结构固有频率对于损伤的敏感性,结果表明小波包能量指标对于损伤敏感性更高;对比分析了虚拟脉冲响应函数、随机减量法以及自然激励技术对于消除随机波浪荷载随机性影响的能力,结果表明虚拟脉冲响应函数具有更好的鲁棒性。(3)为了使海上风机管理人员掌控结构的信息,通过C#语言基于VS开发环境搭建了海上风机结构损伤识别数据交互管理平台,通过调用后台SQL Server数据库中数据为管理者提供一个可视化界面。并对平台框架、技术路线以及各程序的设计、实现以及具体功能进行了详细介绍。该数据交互管理系统可通过IIS发布后,已经实现了局域网内的远程访问。

海上风机结构损伤识别分析与交互系统开发

这是一篇关于随机波浪,动力响应分析,损伤识别,小波包分析,传感器优化分析的论文, 主要内容为海上风机结构服役环境复杂恶劣,在役期间受到海水侵蚀、碰撞以及复杂多变的环境载荷,结构易发生损伤。为保证海上风机在役期间安全运行,降低结构损伤带来的风险,对海上风机进行动力响应分析与损伤识别有着重要的意义。真实的波浪具有随机性,其频率成分复杂,难以描述。本文对随机波浪作用下的海上风机塔筒结构进行动力响应分析,分析结果为进一步地传感器优化布置以及损伤识别提供基础的参考。结构的振动响应信号是工程中容易获取到的,基于振动响应分析的损伤识别是目前国内外研究的热点课题。但海上风机塔筒结构由于其自身对称的特性,使得结构在低阶模态中具有重根模态,其模态振型相同,相位不同。理论上其频率也应该相同,实际频率相差无几。当随机波浪对海上风机结构进行激励时,海上风机结构振动响应信号中包含模态的成分将被随机波浪影响。鉴于此,本课题利用小波包分解,对虚拟脉冲响应函数进行小波包分析,通过小波包构造的损伤特征向量,联合支持向量机进行了损伤识别研究,主要工作内容如下:(1)基于海洋工程软件SACS建立海上风机有限元模型,将风电机舱工作荷载进行简化添加到塔筒顶端;底端约束考虑了桩-土非线性边界条件的影响,使得模型更接近真实的工作状态。对随机波浪下海上风机塔筒结构进行动力响应分析,更准确地认识了随机波浪荷载下海上风机塔筒结构的运动模式。考虑实际工程的损伤识别应用问题,结合动力响应分析,通过粒子群算法对海上风机塔筒结构的传感器优化布置进行了分析。讨论了传感器数目以及布设位置的选取,结果表明粒子群优化算法在传感器优化问题上有着良好的稳定性和高效性。(2)通过随机波浪理论,利用MATLAB对随机波浪进行数值模拟,通过有限元软件对海上风机进行数值建模。本文对虚拟脉冲响应函数进行小波包分析,获得小波包能量比偏差特征向量,并联合支持向量机对海上风机塔筒结构进行损伤识别,得到了准确的识别效果。在分析过程中,讨论了不同损伤状态下小波包能量指标相对于结构固有频率对于损伤的敏感性,结果表明小波包能量指标对于损伤敏感性更高;对比分析了虚拟脉冲响应函数、随机减量法以及自然激励技术对于消除随机波浪荷载随机性影响的能力,结果表明虚拟脉冲响应函数具有更好的鲁棒性。(3)为了使海上风机管理人员掌控结构的信息,通过C#语言基于VS开发环境搭建了海上风机结构损伤识别数据交互管理平台,通过调用后台SQL Server数据库中数据为管理者提供一个可视化界面。并对平台框架、技术路线以及各程序的设计、实现以及具体功能进行了详细介绍。该数据交互管理系统可通过IIS发布后,已经实现了局域网内的远程访问。

基于计算机视觉技术与深度学习算法的在用轮胎损伤识别研究

这是一篇关于轮胎,损伤识别,计算机视觉,深度学习,特征数据增强的论文, 主要内容为轮胎是车辆行驶中直接支撑地面且影响汽车行驶平稳性的关键部件之一,在服役过程中由于路况和驾驶习惯等因素,将不可避免地产生不同类型的损伤。当损伤发生时,车主通常无法及时获悉轮胎的健康状况,这对道路交通安全构成了严重威胁。因此,近年来针对机动车轮胎进行损伤识别和预警相关的研究越来越得到重视。传统轮胎损伤预警大多依赖高精度传感器,但是存在成本高、无法适用不同型号轮胎等问题。现有基于图像的方法则无法有效识别胎面存在干扰信息和表征较弱等问题。为此,本文基于计算机视觉技术和深度学习算法,提出并开发了一套适用于车辆在低速行驶状态下的实时轮胎损伤识别系统。主要研究内容如下:首先,建立了损伤轮胎图像数据库,调查统计了常见损伤的成因、机理和特征。基于表现形式将轮胎损伤分为三类,鼓包(包括结构脱层、气泡等)、裂纹(包括老化、缺块等)和碎片嵌入。建立了样本集并提取损伤图像纹理特征,分析各损伤纹理特征与类别的相关性规律,探究了图像增强技术对纹理和样本类别间相关性的影响。第二,建立了基于改进圆形霍夫变换和感知哈希的轮胎定位检测算法。针对无法排除同心与非同心干扰圆问题,建立了轮胎典型特征库,对多个疑似胎面区域进行相似度计算实现了多型号、多用途的轮胎精准定位检测。建立了轮胎检测框与干扰框数据集,并设计了实验验证,结果表明:本文所提算法定位效果优于传统单特征匹配算法,抗干扰能力强,能够在胎面颜色不明显、低分辨率、强弱光照等工况下运行,有效排除了路面花纹、车辆结构等无关信息的干扰。第三,提出了高效胎面损伤识别网络CA-Eff Net,解决无法有效识别弱表征、暗弱、附着物干扰等损伤。该网络采用强特征变换与对比融合的方法,对不同特征变换下的同一图像反复学习,增加网络损伤特征。对原始特征进行对比融合,消除随机参数和过度特征增强带来的性能损害,优化网络特征图谱。在训练过程中使用“回溯-权重冻结”方法,辅助特征增强结构参数寻优,剔除有害特征变换。实验验证结果表明:CA-Eff Net可以有效剥离胎面颜色、磨损、污渍附着物等因素对损伤识别的影响,对初期鼓包、细小裂纹等弱表征损伤的识别能力提升明显。F1值、平均准确率等总体指标提升幅度大于7%,综合特征提取能力优于改进前网络,仅有25%数据集时依然表现较好。最后,搭建了一套由工业级Gig E摄像头、地磁、补光灯等组成的在用轮胎损伤识别系统,能够实现25FPS连续采集方式下16KM/h速度轮胎的清晰成像。利用CHT-PH轮胎定位检测算法定位图像中的轮胎区域,通过CA-Eff Net高效胎面损伤识别网络进行轮胎胎面的损伤识别并实时预警。结果表明:该系统有效排除了车辆结构、背景等对轮胎定位的干扰,减弱了胎面颜色、磨损、污渍附着物等对损伤识别的影响。本文所提损伤识别系统处理单张图片平均用时0.7秒,具有识别精度高、处理速度快等优点,适合在收费站、关口等车辆低速行驶的场景中部署。

基于计算机视觉技术与深度学习算法的在用轮胎损伤识别研究

这是一篇关于轮胎,损伤识别,计算机视觉,深度学习,特征数据增强的论文, 主要内容为轮胎是车辆行驶中直接支撑地面且影响汽车行驶平稳性的关键部件之一,在服役过程中由于路况和驾驶习惯等因素,将不可避免地产生不同类型的损伤。当损伤发生时,车主通常无法及时获悉轮胎的健康状况,这对道路交通安全构成了严重威胁。因此,近年来针对机动车轮胎进行损伤识别和预警相关的研究越来越得到重视。传统轮胎损伤预警大多依赖高精度传感器,但是存在成本高、无法适用不同型号轮胎等问题。现有基于图像的方法则无法有效识别胎面存在干扰信息和表征较弱等问题。为此,本文基于计算机视觉技术和深度学习算法,提出并开发了一套适用于车辆在低速行驶状态下的实时轮胎损伤识别系统。主要研究内容如下:首先,建立了损伤轮胎图像数据库,调查统计了常见损伤的成因、机理和特征。基于表现形式将轮胎损伤分为三类,鼓包(包括结构脱层、气泡等)、裂纹(包括老化、缺块等)和碎片嵌入。建立了样本集并提取损伤图像纹理特征,分析各损伤纹理特征与类别的相关性规律,探究了图像增强技术对纹理和样本类别间相关性的影响。第二,建立了基于改进圆形霍夫变换和感知哈希的轮胎定位检测算法。针对无法排除同心与非同心干扰圆问题,建立了轮胎典型特征库,对多个疑似胎面区域进行相似度计算实现了多型号、多用途的轮胎精准定位检测。建立了轮胎检测框与干扰框数据集,并设计了实验验证,结果表明:本文所提算法定位效果优于传统单特征匹配算法,抗干扰能力强,能够在胎面颜色不明显、低分辨率、强弱光照等工况下运行,有效排除了路面花纹、车辆结构等无关信息的干扰。第三,提出了高效胎面损伤识别网络CA-Eff Net,解决无法有效识别弱表征、暗弱、附着物干扰等损伤。该网络采用强特征变换与对比融合的方法,对不同特征变换下的同一图像反复学习,增加网络损伤特征。对原始特征进行对比融合,消除随机参数和过度特征增强带来的性能损害,优化网络特征图谱。在训练过程中使用“回溯-权重冻结”方法,辅助特征增强结构参数寻优,剔除有害特征变换。实验验证结果表明:CA-Eff Net可以有效剥离胎面颜色、磨损、污渍附着物等因素对损伤识别的影响,对初期鼓包、细小裂纹等弱表征损伤的识别能力提升明显。F1值、平均准确率等总体指标提升幅度大于7%,综合特征提取能力优于改进前网络,仅有25%数据集时依然表现较好。最后,搭建了一套由工业级Gig E摄像头、地磁、补光灯等组成的在用轮胎损伤识别系统,能够实现25FPS连续采集方式下16KM/h速度轮胎的清晰成像。利用CHT-PH轮胎定位检测算法定位图像中的轮胎区域,通过CA-Eff Net高效胎面损伤识别网络进行轮胎胎面的损伤识别并实时预警。结果表明:该系统有效排除了车辆结构、背景等对轮胎定位的干扰,减弱了胎面颜色、磨损、污渍附着物等对损伤识别的影响。本文所提损伤识别系统处理单张图片平均用时0.7秒,具有识别精度高、处理速度快等优点,适合在收费站、关口等车辆低速行驶的场景中部署。

考虑相对转角的空心板梁桥铰缝损伤识别方法研究

这是一篇关于空心板梁桥,铰缝,传力机制,损伤识别,相对位移的论文, 主要内容为桥梁作为交通运输的咽喉,在如今日益增大的交通量、内部结构自然老化、各种外在自然灾害以及超重(或超限)车辆现象较为普遍的影响下,极易发生不可逆转的损伤,因此,桥梁结构安全监测与评估具有极大的重要性和必要性。针对现有空心板梁桥铰缝损伤的研究中,对传统铰缝理论在实际铰缝内部受力状态及传力机制分析不足,尤其在考虑相对转角与相对位移方面缺少针对性研究,此外,桥梁铰缝结构损伤诊断的研究多停滞在定性与定位阶段,准确定量损伤的实例并不多见的问题,本文在考虑剪切传递和侧向力的基础上,建立弹簧铰缝的铰缝力学模型,推出铰缝损伤程度计算公式,并结合实际桥梁案例进行验证分析,研究发现该方法不仅能够达到定性损伤发生和定位损伤位置,亦可以达到精准定量损伤程度的目的。本文以实际空心板梁桥为例,通过MIDAS/Civil建立空心板梁桥有限元模型,并结合实际桥梁试验分析,进行了以下工作:(1)在分析铰缝内部受力状态及传力机制的基础上,建立铰缝力学模型和空心板梁桥计算模型,从挠度和转角出发,计算出相对位移、相对转角和铰缝剪力,推出铰缝损伤程度的计算公式,将相对挠度、剪力和相对转角代入推出的公式,从而计算出铰缝的侧向力和损伤程度。(2)对于空心板梁桥铰缝损伤进行了数值模拟分析工作,通过有限元软件建立出空心板梁桥模型,并采用虚拟横梁模拟铰缝,利用降低铰缝材料弹性模量的方法引入损伤。运用有限元模型模拟计算得到铰缝内部剪力、侧向力和相对位移值,将理论值与模拟值进行对比,代入公式计算得到了铰缝损伤程度的具体数值。结果表明,模拟结果与公式计算值吻合较好,荷载位置对于计算结果具有显著的影响,此方法可以达到定性损伤的发生、定位损伤的位置和定量评估铰缝损伤程度大小的目的。相较于既有的铰接板理论,该理论具有更高的精确性。(3)通过某空心板梁桥实际模型对桥梁内部进行应力有限元理论分析,得到理论计算的应力云图,并且利用空心板中心挠度的理论值和实测值对于该空心板梁桥铰缝的损伤程度进行了数值模拟和分析,得到了每个铰缝的损伤程度,给出了铰缝的具体修复和重建意见,具有实际参考价值。(4)在有限元软件MIDAS/Civil中进行空间受力精细化计算,在有限元模型中降低横向虚拟横梁材料的弹性模量引入25%损伤,得到每个工况下不同铰缝的转角值和桥梁的位移变形图,通过位移值计算得出相对位移,并与设定的模拟值进行对比,发现计算值与模拟值具有较强吻合性。实际静载试验测得了每个测点的位移和应变值,利用基于相对位移与相对转角的铰缝损伤识别研究方法进行试验结果分析,计算得到实际空心板梁桥铰缝的损伤程度,结果表明该桥梁的损伤情况较为严重,需要对铰缝进行重建与修复。