發(fā)布時間：2020-06-12 07:54

【摘要】：本文依托導師主持的國家自然科學基金面上項目“基于影像輪廓線疊差分析獲取橋梁全息變形及結構狀態(tài)演繹方法探索(51778094)”,針對鋼桁-混凝土組合梁在多種損傷工況下靜力加載試驗,開展了由主梁影像輪廓線疊差獲取全息變形曲線與結構損傷識別方法研究。其主要研究內(nèi)容如下:1、對一根7米長鋼桁-混凝土組合試驗梁,進行多種損傷狀況下的分級加載試驗,對每一損傷加載工況均進行定點攝影、車載移動攝影和傳統(tǒng)位移計的數(shù)據(jù)采集,其中車載移動式攝影獲取圖像信息數(shù)據(jù)的分析處理是本文的研究重點。2、將車載移動式攝影裝置獲取的試驗梁圖像數(shù)據(jù)進行圖像拼接處理,由圖像拼接算法的理論和技術方法入手,將基于灰度矩陣的圖像拼接與基于改進的SIFT算法的圖像拼接相結合,對試驗梁的分段局部高分辨率圖片拼接整合為全梁圖像。3、基于數(shù)學形態(tài)學以及圖像信息學相關理論,深化研究了圖像全息邊緣輪廓線疊差算法,對各個損傷/荷載工況所獲得的試驗梁圖像進行結構輪廓線疊差分析,得到試驗梁全息變形曲線,并與百分表位移實測數(shù)據(jù)進行了對比分析。4、采用神經(jīng)網(wǎng)絡進行結構的損傷識別探索,基于無損結構與相應損傷工況下的結構全息變形曲線的對比,捕捉異常變形特征作為損傷表征,把反分析問題轉化為神經(jīng)網(wǎng)絡映射判定的問題。5、通過無損試驗梁受載變形曲線樣本和不同損傷試驗梁受載變形曲線樣本的訓練學習,運用神經(jīng)網(wǎng)絡自身的泛化能力,得到較為可靠的映射判別網(wǎng)絡,將試驗中非訓練樣本的全息變形曲線輸入神經(jīng)網(wǎng)絡,基于網(wǎng)絡輸出層結果可識別損傷位置和損傷程度。
【圖文】：

(a) 重慶紅泥大橋 (b) 津晉高速公路匝道橋(c)長春市榮光大橋 (d) 盤錦市田莊臺大橋圖1-1 近年來典型的橋梁坍塌事故因此，研究更為有效和科學的橋梁安全狀態(tài)的檢測方法已成為土木領域亟待

第一章 緒論3圖1-2 常規(guī)檢查2、橋梁檢測車的常規(guī)檢測該方法是用現(xiàn)有的專業(yè)橋檢車進行橋梁檢測，如圖 1-3 所示。這種觀測方法，從本質上而言與上文的人工巡檢沒有差別，僅僅是通過車輛運動代替人工，減小一定的工作量，橋檢車僅僅是為檢測人員提供了一個比較安全可靠的觀測平臺，但本質還是需要依靠巡檢人員的經(jīng)驗和專業(yè)知識對橋梁的安全狀態(tài)通過外形現(xiàn)狀做出相應的判斷，主觀性太強，沒有客觀的量化數(shù)據(jù)；同時，，橋檢車的造價很高，對于部分中小型橋梁而言，是一筆不菲的費用。圖1-3 橋梁檢測車3、橋梁變形監(jiān)測系統(tǒng)橋梁的變形監(jiān)測系統(tǒng)，主要依靠各種專用的物理傳感器對不同種類橋梁的相應部位做出實時的監(jiān)測手段
【學位授予單位】：重慶交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TU317

【參考文獻】

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2 朱s

本文編號：2709235