基于弹性波CT的大体积混凝土检测应用

现代土木工程时常涉及大体积混凝土,其施工及养护过程极易出现质量问题,因此项目实施过程中检测工作始终贯穿于各个环节.常规混凝土无损检测方法一般无法对混凝土内部大截面进行直观评判,而弹性波CT则一次性重构截面波速分布,经反演后直接推定剖面内缺陷存在与否以及缺陷的位置及规模.通过弹性波CT在大体积混凝土检测中的应用,并结合超...     

基于深度学习的前车视觉测距研究

针对测量前方车辆纵向距离的问题,文章提出一种基于深度学习的前方车辆检测和视觉测 距方法。该方法首先通过 YOLOv3 算法实现车牌位置检测并利用 OpenCV 进行剪裁,接着计算前车车牌字符区域在相机成像区域所占像素长度,最后利用小孔成像原理对前方车辆的纵向距离进行测量。试验表明：在 50 米范围内,该方法最大误差在 8%以内,平均误差约为 3.077%,可为前车测距提供一种新的思路,在智能车辆感知方面有一定的应用前景。     

基于高阶交错网格有限差分的隧道超前探测地震波场模拟

为解决地面勘探中直接采用数值模拟方法产生的运算速度慢、边界吸收效果差、频散严重等一系列问题,提出一种针对隧道超前探测的正演模拟方法,包括：利用高阶交错网格有限差分求解一阶速度-应力弹性波方程来获取任意时刻的波场信息,选择合适的网格精度和差分阶数满足稳定条件,使用一种新衰减函数的PML吸收边界来处理人为边界造成的反射问题,利用交错网格和FCT通量传输矫正法抑制频散。通过建立非均匀介质倾斜层状隧道模型和空洞隧道模型,对上述方法进行仿真模拟,得到清晰的波场和道集数据,证明上述正演方法的可行性。     

激光扫描盾构隧道断面变形快速检测

针对人工检测效率低、变形检测车定位不准、噪点剔除困难、数据处理滞后等技术难题,基于盾构隧道管片环缝灰度图像数学形态特征,通过图像滑窗方式,利用直方图均衡化、缩放、阈值判定等方法快速自动识别环缝,并依据环缝已知位置反向修正隧道里程; 基于距离最小二乘法椭圆曲线拟合,建立了盾构隧道激光扫描噪点三次迭代自动剔除方法; 通过对管片环上各单环激光扫描数据拟合椭圆进行均值处理,并与隧道设计参数或上次检测结果比对,确定了隧道断面变形; 以轨检小车为载体,集成断面三维激光扫描仪、倾角仪、编码器、测距轮和计算机等设备,研制了盾构隧道断面变形快速检测车,开发了配套的数据采集和处理软件,并进行了工程试验和实际应用。研究结果表明：检测时速为5 km·h^-1时,检测车系统隧道内水平和垂直方向直径复测差值绝对值小于2 mm的占比分别为98.41%和96.21%,小于1 mm的占比分别为82.36%和71.92%,系统复测精度为2 mm,多数可达到1 mm,说明环缝识别、噪点剔除、整环收敛变形算法和检测系统具有较高的稳定性和重现性; 检测车可自动采集和处理数据,检测作业后24 h可输出检测分析报告,结果准确可靠,可为盾构隧道结构健康评定和养护提供参考。     

语音识别后文本纠检错算法研究

为解决铁路信号领域专业用语语音识别率低的问题,提出了一种基于统计与理解的语音识别后文本查错和纠错算法,以优化语音识别结果。经试验可得,该算法纠错准确率达81.8%,可有效纠正语音识别后文本中存在的错误,实现语音识别技术在铁路信号领域的应用。     

盾构管片模具三维激光扫描检测关键技术

目前盾构管片模具主要采用传统的人工和激光跟踪测量技术进行检测,存在检测点位少,精度低等缺点,不能很好地指导管片模具的修复工作,直接影响到管片尺寸的生产精度,易造成盾构隧道管片破损、开裂及渗漏水等现象,为后期的运营埋下了安全隐患。宁波市轨道交通利用三维激光扫描技术对管片模具进行检测,通过理论分析、现场试验及数据分析,确定了点云数据的拼接方式、扫描分辨率、基准模型及模型对齐的方式,成功克服了现有的管片模具检测中存在的测量点位少、精度低等缺点,实现了对管片模具的全方位检测,大大提高了管片模具的检测精度。同时在参考现有规范及经验的基础上,制定出了盾构管片模具三维激光扫描检测标准,很好地指导了管片模具的修复工作,提高了盾构管片尺寸的生产精度,确保盾构隧道的施工质量。     

基于BIM的铁路信号室外设备布置与碰撞检测方法

分析了当前主流的BIM软件在铁路信号领域应用时存在的局限性,提出了一种基于线路中心线模型的铁路信号室外设备三维布置方法,相对于传统的手动放置方式,提高了铁路信号室外设备三维布置的精确度和效率,提升了BIM软件的专业针对性和智能化水平。为了检测室外铁路信号设备放置位置的合理性,提出了一种基于铁路建筑限界模型的动态碰撞检测方法,该方法不仅能够自动、高效、全方位地对某条线路的室外设备进行碰撞检测,而且可以有针对性地对局部或重点区域进行检测,为目前尚未解决的铁路信号设备碰撞检测问题提供了一种解决思路,进一步提升了铁路信号BIM设计的质量和效率。     

基于大数据的铁路时间同步网异常流量检测系统的研究

为快速准确地识别铁路时间同步网所受到的恶意攻击,设计一种基于大数据的铁路时间同步网异常流量检测系统。该系统首先采用无监督学习算法K-Means对部分数据进行训练,形成最优聚类模型,并通过该模型实现对异常流量的检测。将已标记的时间同步网数据输入系统,测试系统对异常流量的检测准确率及速度是否满足铁路时间同步网的要求。对系统识别出的异常流量特征进行分析,找出相关性较高的典型特征类型,并结合铁路时间同步网结构,针对该类型特征提出初步的攻击防御建议。研究结果表明：基于大数据的异常流量检测系统聚类时间70.434 682 s及准确率98.36%均满足大数据网络环境下铁路时间同步网的要求;基于时间和主机的网络流量统计特征可以为提升铁路时间同步网的安全性提供参考。     

无缝线路钢轨鼓胀引起的货物列车脱轨全过程计算

为研究无缝线路钢轨鼓胀引起的脱轨规律,以\"单波形\"钢轨鼓胀为例,建立无缝线路钢轨鼓胀状态下货物列车-轨道系统空间振动计算模型;按照列车脱轨能量随机分析方法,提出无缝线路钢轨鼓胀引起的货物列车脱轨全过程计算方法,计算脱轨全过程,分析鼓胀状态对轮轨几何接触状态和相对位置的影响。研究结果表明:鼓胀波长一定时脱轨系数和轮重减载率随鼓胀幅值增大而增大,鼓胀幅值一定时脱轨系数和轮重减载率随鼓胀波长减小而增大,但脱轨系数和轮重减载率对脱轨缺乏控制作用;转向架与钢轨横向相对位移随鼓胀波长的减小或幅值的增大而增大,得到考虑工况下的最大值为72.6 mm。上述结果可为研发具有实时判别脱轨功能的检测装置提供基础数据。     

高速铁路隧道基底岩溶探测及处理

在可溶岩地区,高速铁路隧道基底下存在隐蔽溶洞时,容易发生基底下沉或不均匀沉降,威胁运营安全。采用物探、钻探等综合勘察手段,结合断面控制法探测隧道基底隐蔽岩溶,并采用向钻孔内压烟的方式探测基底隐蔽岩溶的连通性。隐蔽岩溶处理技术主要包括基底注浆加固、施作泄水洞、梁板跨越法等;当基底下岩溶弱发育、岩溶水不发育时,可采用注浆方式加固基底;当岩溶埋深较大且岩溶水发育时,可采用泄水洞处理隧道基底隐蔽岩溶;当岩溶埋深较浅且地下水发育时,可采用梁板跨越。