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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。 相似文献
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433.
434.
为了准确分析轮毂电机温度场,基于电磁场有限元分析,采用考虑旋转磁化及谐波磁场的方法计算铁耗,并计算了轮毂电机各部件生热率。采用基于有限体积法的流固耦合分析和基于热网络法的磁热耦合分析,分别计算了额定工况下轮毂电机温度场,将轮毂电机温升试验和仿真结果进行了对比。结果表明,基于有限体积法的流固耦合分析得出的绕组稳态温度计算误差为1.8%,基于热网路法的磁热耦合分析计算误差为2.5%,验证了两种温度场分析方法的正确性。对不同结构冷却水道的热阻和压降进行了理论分析,基于Pareto遗传算法对螺旋型水道进行多目标优化,在保证额定工况电机稳态温升基本不变的情况下使水道压降降低了22.9%。 相似文献
435.
437.
目前船闸反弧门启闭位置控制主要依赖于开度检测装置和位移传感器,由于船闸反弧门在高水头下动水启闭频繁,当吊杆连接轴及轴套磨损后,会造成反弧门启闭位置误差逐渐增大,使得反弧门存在超关现象,进而对反弧门门体、止水、底坎埋件造成破坏。针对此问题,从提高启闭控制系统的精度方面对船闸反弧门运行状态检测方案进行研究。分析了反弧门位置控制系统存在的问题,采用在反弧门门体内部安装倾角传感器的方式对启闭位置角度信息进行检测,提高了启闭位置控制精度。2021年在葛洲坝三号船闸右充反弧门实施了运行状态检测装置的安装施工与测试,验证了反弧门运行状态在线检测系统的技术可行性以及检测水平的先进性。 相似文献
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上海市漕宝路快速路新建工程涉及对现状嘉闵立交的改造,主要介绍了嘉闵立交的改造方案,重点介绍了跨铁路廊道主桥工程的控制因素、设计特点及项目重难点。工程范围内的涉铁主桥采用异型连续钢箱梁T形刚构桥转体施工跨越高速铁路、普通铁路共7条铁路线路。漕宝路跨铁路主桥宽度非常宽、平面尺寸变化大、断面布置异形,桥梁纵坡达到6%。异形的结构布置带来了纵向、横向极不平衡转体的问题,通过精确配重、临时斜拉索辅助结构受力等措施,解决大跨度桥梁极不平衡转体的难点,可为类似工程提供参考。 相似文献