基于卷积神经网络的路表病害识别与测量

为进一步提高利用二维图像统计路面病害的精度与效率,将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）技术引入了基于图像分析的路面病害识别与测量。首先,将原始图像进行等尺寸分割作为CNN的训练样本。其次,经结构设计、前反馈算法训练及样本测试3个步骤后,建立病害识别模型（CNN1）。用训练完成的CNN1对所有图像进行病害类型识别并将输出结果作为裂缝特征提取模型（CNN2）和坑槽特征提取模型（CNN3）的训练样本。采用相同步骤建立裂缝特征提取和坑槽特征提取模型,完成训练后,运行CNN2,CNN3对路面裂缝与坑槽图像进行特征提取。最后,分析图像分辨率对3个CNN识别和特征提取精度以及效率的影响。结果表明：CNN1可以准确识别多种病害,CNN2的裂缝长度提取的平均误差为4.27%,宽度提取的平均误差为9.37%,裂缝病害严重等级判断准确率为98.99%;CNN3的单张图像中的坑槽个数测量无误差,单个坑槽面积的平均误差为13.43%,坑槽病害等级判定准确率为95.32%,可见CNN具有较高的测量精度;CNN1在使用CPU的情况下测试完成原始图像平均用时为704 ms·幅^-1,CNN2用时为5 376 ms·幅^-1,采用图形处理器加速后CNN1用时为192 ms·幅^-1,CNN2测试平均用时为1 024 ms·幅^-1,可见CNN在图形处理器加速下效率具有显著优势,相比其他方法,在图像分辨率高于70像素时,CNN对路面裂缝与坑槽的识别与测量具有运算高效、结果精准等优势。     

含裂纹有限加筋板应力强度因子的求解

基于裂纹问题的复应力函数方法,对含裂纹有限加筋板中裂纹表面作用分布力时的应力强度因子进行了分析求解.对有限加筋板离散化,不考虑弯曲的影响,将筋条对裂纹板的作用力转化为作用在板边界的切向力,通过对受边界切向力作用的含裂纹有限板问题的求解,从而求解了含裂纹有限加筋板的问题.     

连续箱梁裂缝问题探讨

文中分析了连续箱梁裂缝产生的原因和机理,提出了预防裂缝的措施.     

钢筋混凝土桥梁裂缝的产生机理及其对策分析

分析了钢筋混凝土桥梁容易出现裂缝的类型及其原因,并以一旧桥加固工程实例分析了处理裂缝的工艺措施以及处理类似问题的思路,可为类似桥梁的维修加固工程提供有益的借鉴.     

轻质微膨胀混凝土在拱桥加固中的应用研究

将自行研究配制的轻质微膨胀混凝土应用于拱肋的加固。推导出了膨胀剂作用下组合截面应力重分布计算公式,并考虑收缩、徐变的效应,对加固后的拱圈应力进行了计算,并与实测值进行了比较。此外,通过荷载试验检验,说明轻质混凝土完全可用于桥梁的主要承重结构。     

东海大桥预制箱梁裂缝控制

结合东海大桥预制箱梁的工程实践,分析施工现场箱梁裂缝产生的原因,介绍防裂的控制措施以及取得的成功经验。     

预应力砼空心板桥纵向裂缝分析

依据30m跨径预应力砼足尺空心板梁的试验研究,分析了其沿预应力钢束纵向开裂的原因,提出在薄壁箱形预应力砼结构设计中,在考虑获得所需纵向预应力的同时,应计入泊松效应和预应力钢束对构件变形产生的反向作用力的不利影响.     

底板工程裂缝控制的技术措施

提出从结构设计、材料及施工方面对底板结构进行裂缝控制的技术措施,指出UEA H混凝土可控制大体积混凝土结构裂缝的出现,介绍了底板施工阶段的温度裂缝控制计算并对UEA H混凝土的作用进行了评价。     

现浇混凝土箱梁施工质量控制方法探讨

结合工程实践 ,介绍了现浇混凝土箱梁、模板、支架的施工质量、控制措施以及通过对裂缝的分析 ,总结抗裂方法     

武汉市三金潭桥桥台加固方法介绍

桥台在使用过程中,由于设计考虑不周、台后高填土、地基承载力不足等,常常出现裂缝、沉陷、倾斜、空洞、剥落等病害,影响桥梁正常使用。本文对武汉市三金潭桥25号桥台采用冷拉Ⅳ级预应力钢筋加固的方法作了介绍,给设计、施工和管理以为鉴。