公铁两用钢桁梁温度场边界条件及分布研究

以沪苏通长江公铁大桥主航道桥为工程背景，基于该桥梁结构健康监测系统运营期极端高温和低温的现场实测数据，对既有温度场边界条件进行修正，并运用有限元软件ANSYS对钢桁梁结构温度场时空分布进行研究。结果表明：桥梁结构温度场受结构的形式、尺寸和材料特性，桥梁的轴线方向和经纬度，风速风向及大气温度等因素的共同影响；在进行其温度场边界条件计算时，太阳直接辐射计算应考虑钢桁梁结构遮蔽影响，对流换热计算应考虑钢桁梁结构中存在双面对流换热现象及风速折减，辐射换热计算应考虑结构表面倾角、流体温度和桥梁结构温度及二者温差的影响；因结构材料导热特性存在差异，钢桁梁温度场分布在时间和空间上分别具有时滞性和横（竖）向差异性，桥梁钢结构和沥青桥面分别约在14:00和15:00达到自身最高温度，且在15:00各结构之间温差较大，最高可达18.4℃；公路桥面、铁路桥面顶板和底板、中间横联与其连接的腹杆连接点是温度差异显著部位。     

钢桥密集螺栓异常状态视觉识别方法

针对传统机器视觉方法无法从不同拍摄视角和拍摄距离的图像中较好地识别出异常螺栓的问题，依据钢桥密集螺栓区域自身视觉特点，提出基于区域异常点分析的密集螺栓异常状态视觉识别方法。该方法首先提取和比对图像蓝色和红色通道灰度，完成梁体颜色分割，并运用选定的Canny算子提取梁体区域内边缘，采用Hough线识别方法剔除杂波；其次依据密集螺栓呈现簇状分布特点，运用密度聚类分析定位螺栓簇区域，并依据密集螺栓位置呈现平行网格分布的特点，运用投影分析定位单个螺栓区域；然后依据各螺栓的阴影特征，利用切比雪夫不等式快速判定螺栓状态，完成螺栓异常识别；最后，制作钢桥节点板模型，采集不同螺栓松动或脱落图像，对该方法进行测试。结果表明：该方法对图像拍摄视角和距离的适用度高，对螺栓脱落的识别能力优于对螺栓松动的识别；不同场景下单个螺栓定位的平均交并比大于0.75，且螺栓脱落和松动识别的准确率和召回率分别在0.89和0.85以上。