给水排水工程中钢筋混凝土结构裂缝宽度计算模式的探讨

该文从钢筋混凝土裂缝宽度计算基本理论人手,通过对《混凝土结构设计规范》(GB 50010-2002)和《给排水工程结构设计规范》(GB 50069-2002)中混凝土结构裂缝宽度计算方法的比较,阐述了上述规范在进行裂缝宽度计算时的异同之处,并结合工程算例,对计算结果进行分析比较,来探讨给水排水工程中钢筋混凝土结构裂缝宽度计算模式。     

预应力混凝土连续梁裂缝成因分析及控制

预应力混凝土连续刚构箱梁桥在施工过程中容易出现裂缝。该文对其裂缝病害成因进行了研究,并针对性地提出了预防和控制裂缝的措施,以避免和减少裂缝的发生。     

路面裂缝无损检测图像采集系统设计

针对路面裂缝无损检测要求,设计了基于单片机、GPS和线阵摄像机的路面图像采集系统。解决了单片机对线阵摄像机外触发信号的控制问题,完成了对动态图像进行高速实时的拍摄控制的要求。同时设计了基于VC＋＋和MIL软件的图像采集软件系统。包括采集参数设置,路面动态图像实时显示,GPS信号的接收和数据库信息存储。系统实现了对路面裂缝图像的动态拍摄并将其保存在计算机硬盘里,为后续图像处理提供可靠数据。试验结果表明,系统能够有效地对路面图像信息进行实时采集,并对海量信息进行存储,获得了良好的动态图像抓拍效果。     

随机载荷作用下的疲劳裂纹扩展

船舶等许多工程结构在服役过程中的受载荷历程是一个随机过程.而变幅载荷下的载荷相互作用对疲劳裂纹扩展寿命将产生显著的影响.因此研究随机载荷作用下的裂纹扩展及定量计算对船舶结构的疲劳寿命预测的可靠性是十分重要的.该文提出了一个基于有效应力强度因子,以应力比和裂纹尖端塑性区尺寸为主要参数的随机载荷作用下疲劳寿命预测模型.该模型用于预测几种载荷谱作用下的裂纹扩展试验,结果表明预测结构和实验结果符合得很好.     

具有横向裂纹轴的弯曲刚度研究

应用边界元法和叠加法对横向裂纹轴的弯曲刚度进行了计算,裂纹轴弯曲刚度的计算结果与实验曲线基本一致.文中的裂纹轴刚度模型包含了弯曲刚度、摆动刚度以及裂纹引起的交叉刚度,不但是裂纹开口方向与轴心位移矢量夹角的函数,而且考虑了支承跨度、裂纹和转盘位置等因素的影响.因此,比利用开关函数描述的模型精确、全面.     

钢桥面板纵肋与顶板焊接细节疲劳裂纹扩展三维模拟方法

为了深刻认识正交异性钢桥面板的疲劳特性,准确评估其疲劳抗力,对纵肋与顶板焊接细节进行了三维疲劳裂纹扩展模拟。提出了一种主要针对椭圆或半椭圆形疲劳裂纹的扩展模拟方法,采用相互作用积分法计算裂纹尖端处的应力强度因子K,作为三维裂纹模拟的基本参量。以青山长江公路大桥正交异性钢桥面板疲劳试验节段模型为研究对象,将纵肋与顶板焊接细节处的疲劳裂纹近似为单个半椭圆形裂纹,对其扩展过程进行三维模拟,通过试验结果验证了所提方法的有效性。在此基础上将初始裂纹分别设置于焊根和顶板焊趾,探讨了顶板厚度和U肋形式对于纵肋与顶板焊接细节疲劳裂纹扩展特性的影响问题。研究结果表明：所提出的方法能够准确模拟纵肋与顶板焊接细节疲劳裂纹的扩展过程,适用于其疲劳问题研究;增加顶板厚度能够有效改善纵肋与顶板焊接细节处的疲劳性能;相对于传统纵肋与顶板焊接细节而言,顶板与镦边U肋焊根和焊趾处的疲劳裂纹扩展特性和疲劳抗力没有显著差别,顶板与镦边U肋焊缝构造细节难以显著改善焊根和顶板焊趾处的疲劳性能;萌生于焊根并向顶板扩展的疲劳失效模式是控制传统纵肋与顶板焊接细节和顶板与镦边U肋焊缝构造细节疲劳性能的主导疲劳失效模式。     

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.