裂缝对隧道管片结构耐久性影响及其模糊评价

大量研究和实践证明，盾构隧道混凝土管片结构裂缝的出现是不可避免的，而裂缝的出现将迅速地加快其腐蚀、劣化过程。论文首先对隧道管片结构裂缝的成因及其对管片结构耐久性的影响进行了分析。由于管片内部裂缝观测难以实现，故论文重点研究了表面裂缝的影响。同时，鉴于表面裂缝对管片结构的耐久性影响具有模糊性的特点，论文分别建立了用于计算评价管片表面裂缝宽度、长度、方向和密度等因素对管片结构耐久性损伤的模糊隶属度函数。然后结合某次管片静力实验裂缝观测、统计结果，根据建立的隶属度函数对裂缝诸因素的隶属度进行了计算，并运用最大隶属度原则对裂缝对管片结构耐久性的影响程度进行了模糊综合评价。     

益阳山口大桥桥墩裂缝的检测与加固

文中介绍了对益阳国道G207山口大桥的裂缝进行检测与加固的方法，对结构进行了受力分析计算，判定了需要处理的裂缝类型，并采用加固技术对裂缝进行了处理。     

多裂缝及空隙形式下沥青混合料梁细观异质模型裂缝扩展模拟

提出了一种新的方法来模拟沥青混合料梁的裂缝扩散现象。该方法采用随机骨料生成和投放技术，并结合ABAQUS平台进行梁裂缝扩展模拟。通过改变梁底部多裂缝间距离，观察其对裂缝扩展的影响。此外，基于实际道路中沥青混合料包含空隙的特点，在梁的细观异质模式中加入了空隙，以分析它对裂缝扩展的影响，通过对比单一骨料模式下梁裂缝扩展行为，进一步探究空隙的加入对梁内部结构变形及其延伸特性的影响。研究内容可以为建立更准确的梁裂缝扩展模型以及实际道路多裂缝形式下裂缝扩展行为研究提供一定参考。     

改进K-means算法在混凝土裂缝图像去噪中的应用

在复杂裂缝情况下，传统裂缝图像去噪技术很难达到理想的降噪效果，且在所提取的图像中裂缝通常表现出畸形、间断或者填充不密实的现象。针对这些问题，提出了一种基于改进初始聚类中心的K-means混合降噪方法：首先利用改进K-means聚类算法对原始RGB图像中裂缝进行预提取；然后设置阈值进行图像灰度二值化操作；最后采用腐蚀膨胀的方法对裂缝区域和形态进行改善。试验结果表明，该方法在降低图像存储大小的同时有效去除了噪声，加快了裂缝形态的提取速度，保证了裂缝形态的真实性和完整性，能够批量化处理大量混凝土裂缝图像。     

盖梁裂缝处治的研究

通过工程实例对裂缝的形成原因进行了分析，并对裂缝的处治方案进行了比较，主要介绍了盖梁裂缝处治方法。     

沥青路面反射裂缝防治现状及研究方向

针对目前半刚性基层路面存在的主要早期病害之一的反射裂缝，分别从宏观和微观机理方面对形成机理进行了研究，并提出了防治反射裂缝的合理思路；对目前已有的几种反射裂缝防治方法进行了介绍和比较，指出了未来反射裂缝防治研究的方向，即通过预压裂技术从根本上防治半刚性基层路面反射裂缝的发生。     

当前建筑裂缝形成因素及预防措施讨论

本文章通过对框架结构填充而形成的建筑裂缝，通过技术分析和研究进行分析，从而减轻修复建筑裂缝的成本。建筑裂缝主要是由因温度、湿度的变化及沉降而引起的变形情况。通过对应力的定性分析，指出对不同情况裂缝下出现的部位，由此提出对建筑裂缝的控制措施。同时，结合工程的实际，归纳建筑裂缝的形态特征及鉴别方式，对各种建筑裂缝的原因分析，提出拉对建筑裂缝的预防措施。     

密封沥青裂缝应选择时机

文中对沥青裂缝的形成机理及温度变化对裂缝位移的影响作了简要介绍，同时分析了一年四季与密封裂缝的理想时间，最后提出了密封裂缝的潜在问题和美国战略公路研究计划的有关建议。     

基于Jetson TX2的路面裂缝检测系统设计

针对目前采用深度学习框架的路面裂缝检测方法存在落地应用难、成本高与效率低等问题，设计了基于Jetson TX2的路面裂缝检测系统。通过YOLOv5网络识别路面裂缝，使用U-Net网络对裂缝目标进行分割，并根据分割结果进行路面健康评价；其次，利用TensorRT方法优化深度学习模型，提高推理速度；最后，结合DeepStream框架设计路面视频流分析系统并部署到Jetson TX2嵌入式平台。实验结果表明：路面裂缝目标检测模型对横向、纵向和网状裂缝3种路面常见路面裂缝的检测精度均达到了90%以上，且模型优化后的推理速度为30.7 ms/帧，速率提升35.1%;最后经过验证，Jetson TX2嵌入式平台的裂缝漏检率较低且满足路面裂缝检测的实时性，能够降低路面裂缝检测的成本，给出相应的维修建议，提高路面裂缝检测效率与自动化程度。     

桥梁裂缝分析及修补方法探讨

主要分析了桥梁裂缝形成的各种因素，阐述了裂缝判断依据，并对裂缝的几种修补方法进行了简要介绍：     

连续箱梁桥0#块混凝土裂缝防治

PC(预应力混凝土)连续箱梁桥施工中，0^#块混凝土最容易产生裂缝，并影响整个上部结构施工，因此控制其裂缝产生发展非常重要。该文对—PC连续箱梁桥0^#块裂缝产生的原因进行了分析，并介绍了裂缝处治的方法，最后提出了裂缝控制措施。     

钢筋砼箱梁裂缝成因分析与处治方法

文中说明了钢筋砼箱梁裂缝的主要类型，分析了桥梁钢筋砼箱梁裂缝产生的主要原因，并对如何预防及处治箱梁裂缝进行了探讨。     

某特大桥拱座基础开裂的原因及处理、预防措施

某特大桥一桥墩右幅拱座基础项层混凝土在施工过程中产生了大量的裂缝，本根据现场踏勘了解到的情况，对裂缝产生的原因及对结构的危害进行了分析，提出了裂缝的处理意见和其余拱座基础施工时的注意事项，避免了同类裂缝的产生。     

某连续箱梁桥底板裂缝检测评估及原因分析

某桥为四跨预应力混凝土连续箱梁桥，主梁拆模后发现梁底出现大量裂缝。为查明裂缝出现的原因以及对桥梁的影响，对主梁进行了检测评估，并采用有限元软件进行了结构检算。检测结果表明：主要病害为箱室空腔下方底板存在横向及其他走向的裂缝，综合桥梁检测和检算结果分析可知，箱梁底板裂缝并非是由预应力损失而导致的梁体开裂，可能为在施工过程中由于养护措施不当、支架变形等因素引起的裂缝，对箱梁的结构使用性能影响不大，但会影响其的耐久性。对裂缝维修处治后，动静载试验结果表明，本桥受力状态良好，校验系数在规范允许范围之内，试验过程中未发现因加载而引起的新裂缝以及旧裂缝扩展。     

基于深度学习的土木基础设施裂缝检测综述

基于深度学习的裂缝检测对于降低基础设施运营风险、节约运维成本并推进中国土木工程行业智能化转型具有重要意义。算法、数据集和评价指标是构建深度学习裂缝检测模型的关键要素；裂缝检测模型集成于机器人平台，从而实现对土木基础设施的全自动裂缝检测。为此，从以上4个方面对当前研究进行了系统梳理。首先，回顾了深度学习的发展历程，重点介绍了深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用及其在图像处理方面较传统算法所具有的显著优势。接着，详细介绍了3类基于深度学习的裂缝检测主流算法，包括分类算法、目标检测算法和语义分割算法。然后，对现有裂缝图像数据集以及模型性能评价指标进行了归纳。最后，总结了土木基础设施的各类裂缝检测机器人平台。综合分析表明：基于卷积神经网络主干结构的深度学习算法已被广泛用于土木基础设施表面裂缝的精准定位与分类，而裂缝的尺寸信息仍需依靠传统图像处理技术进行提取；由于像素级标注的成本和专业性高，大型的裂缝语义分割数据集相对缺乏，致使当前基于语义分割算法的裂缝检测模型鲁棒性较差；目前多数研究人员采用个人建立的裂缝数据集进行模型训练且采用不同的指标进行模型性能评价，缺乏统一的基准测试数据集和评价指标体系，无法对不同模型的性能进行平行比较；目前针对不同基础设施已相应开发了一些裂缝检测机器人，提高裂缝检测机器人的多场景适应性，并降低其应用成本是未来的发展方向。     

薄壁式桥台早期温度裂缝分析与控制

针对薄壁式桥台早期温度裂缝现象，采用三维单元对桥台的早期温度应力进行了计算，分析了裂缝产生的原因，提出了防止裂缝的措施，实践证明这些措施是有效的。     

含表面裂缝沥青路面粘弹性损伤分析

利用粘弹性与损伤的分析理论，对含表面裂缝沥青路面进行了有限元分析，模拟了裂缝的扩展过程，得到了不同加载时间和不同变温的裂缝扩展情况。     

部分预应力混凝土连续梁裂缝试验研究

该文对部分预应力混凝土(PPC)连续梁的裂缝性态进行了试验研究，试验结果表明：对铁路和公路桥来说，应将重裂时的裂缝宽度确定为实测值较为合理；比较四种裂缝宽度公式后可知，《PPC规定》的裂缝宽度公式可以用于设计计算PPC连续梁的裂缝宽度，CEB—FIP(70)公式可于初步设计预估裂缝宽度时使用。     

董志黄土塬地区浅埋隧道施工地表纵向裂缝发展时空规律研究

为了避免地表纵向裂缝对黄土隧道工程的安全产生危害，依托于甘肃省庆阳市境内董志黄土塬地区浅埋铁路隧道工程，针对浅埋黄土隧道施工地表纵向裂缝发展的时空规律开展研究。通过对现场地表纵向裂缝发育情况的调查，结合室内计算机数值模拟计算，分析裂缝的形成原因，并根据裂缝成因整理模型土体中纵向裂缝发展状态的确定方法。在对不同隧道埋深工况下地表纵向裂缝的发展状态和不同时间点中地表纵向裂缝的发展状态进行分析后，得出地表纵向裂缝发展的空间规律与时间规律，最后总结形成浅埋隧道施工地表纵向裂缝发展时空规律，并提出减少地表纵向裂缝的防控措施建议。     

浅析砼面板早期裂缝问题及防治措施

本文对砼面板裂缝进行了分类，并分析了各种裂缝产生的原因，同时根据自己多年积累的施工经验，在原材料和施工工艺方面提出了防治砼面板裂缝的措施。