基于机器学习的独柱墩桥梁抗倾覆性能研究

为探究机器学习算法在独柱墩桥梁抗倾覆性能研究中的应用思路和方法,介绍了独柱墩桥梁抗倾覆稳定性的研究现状,对比不同机器学习算法的特点和适用性,并介绍贝叶斯模型算法的原理及计算机程序实现步骤,编制用于预测桥梁抗倾覆稳定性系数的Python语言程序。依托独柱墩桥梁实际项目,对基于贝叶斯模型的独柱墩桥梁抗倾覆稳定性系数预测程序进行训练和测试,结果表明该方法具有可行性。研究旨在充分挖掘既有独柱墩桥梁抗倾覆验算结果的价值,为独柱墩桥梁的合理设计、既有独柱墩桥梁抗倾覆稳定性的快速判断提供数据参考。     

装配式桥梁在高速公路改扩建工程中的适应性研究

装配式桥梁具有施工便捷、交通干扰小、环境友好、质量可控等优点,在城市桥梁建设中得到广泛应用。依托京沪高速公路新沂至江都段改扩建工程,从工程建设的成本、工期、质量等方面分析装配式桥梁在高速公路改扩建工程中的适应性。结果表明,在高速公路改扩建工程中,与现浇方案相比,装配式桥梁方案的建筑安装工程费增加约3%,但建设总工期可缩短约26%,同时建设质量得到有效提升。关于装配式桥梁适应性的研究,可为高速公路改扩建工程中桥梁方案的比选和设计提供参考。     

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。