橋梁結構是一個國家和地區(qū)的重要經濟命脈。橋梁結構在全壽命服役周期中,不可避免地遭受到環(huán)境侵蝕、往復荷載及突發(fā)災害（如地震）等復雜因素的耦合作用,產生結構漸變損傷的萌生、發(fā)展和累積,導致服役性能不斷劣化。目前,國內外學者一般采用基于動力反演的模態(tài)方法進行結構損傷識別、模型修正和安全評估。然而,此類方法往往只處理有限測點的不完備加速度監(jiān)測信息,并且依賴對早期微小損傷不敏感的頻率這一結構整體屬性。另外,結構損傷往往伴隨著復雜的非均質背景干擾,常規(guī)識別方法在實際場景中的普適性較差。實際工程中的目視巡檢結果嚴重依賴于主觀意識、量化不準確,成本昂貴。針對以上難題,本文研究基于計算機視覺的不同類型橋梁結構局部損傷自主智能識別方法,包括研究局部像素信息閾值處理、統(tǒng)計特征無監(jiān)督高斯聚類建模、基于深度受限玻爾茲曼機高層次特征提取、基于深度有向無環(huán)圖卷積神經網絡多層次特征融合以及基于區(qū)域推薦機制的目標檢測算法,發(fā)展拉索腐蝕疲勞退化評估、鋼箱梁微小疲勞裂紋識別、鋼筋混凝土橋墩結構多類型地震損傷識別定位等方法。主要研究內容如下:提出基于圖像的在役拉索腐蝕狀態(tài)識別及疲勞壽命評估方法。研究基于腐蝕過程和表觀圖像統(tǒng)計... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省211工程院校985工程院校

【文章頁數】：192 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 結構損傷識別方法的發(fā)展概況
    1.3 基于計算機視覺的結構損傷識別方法概述
    1.4 橋梁結構損傷識別的國內外研究現狀
        1.4.1 拉索腐蝕及力學性能退化評估
        1.4.2 結構表面裂縫識別
        1.4.3 鋼筋混凝土結構地震損傷檢測
    1.5 國內外研究存在的不足
    1.6 本文的主要研究內容
第2章 基于視覺表觀的拉索高強鋼絲腐蝕過程時變識別與統(tǒng)計建模方法
    2.1 引言
    2.2 高強鋼絲加速腐蝕試驗
    2.3 均勻腐蝕兩階段時變演化模型
    2.4 基于閾值分割的點蝕蝕坑識別方法和二維演化規(guī)律
    2.5 基于圖像的點蝕蝕坑三維統(tǒng)計建模方法
    2.6 本章小結
第3章 基于視覺統(tǒng)計特征的在役拉索高強鋼絲腐蝕疲勞退化無損評估方法..
    3.1 引言
    3.2 腐蝕高強鋼絲的單軸拉伸力學模型
    3.3 腐蝕高強鋼絲的疲勞性能退化模型
    3.4 加速試驗和真實服役環(huán)境下高強鋼絲腐蝕疲勞退化的映射關系
    3.5 基于圖像統(tǒng)計特征的在役高強鋼絲腐蝕疲勞退化評估方法
        3.5.1 混合高斯模型
        3.5.2 腐蝕圖像特征參數概率等效時變模型
        3.5.3 在役拉索高強鋼絲疲勞性能評估方法
    3.6 本章小結
第4章 鋼箱梁圖像背景分離和疲勞裂紋二分類受限玻爾茲曼機識別方法
    4.1 引言
    4.2 受限玻爾茲曼機理論
        4.2.1 基于能量函數的玻爾茲曼機
        4.2.2 受限玻爾茲曼機的基本架構
        4.2.3 基于似然函數的優(yōu)化方法
        4.2.4 網絡參數更新的對比信度算法
    4.3 基于堆棧受限玻爾茲曼機的鋼箱梁疲勞裂紋識別架構
        4.3.1 原始圖像采集
        4.3.2 圖像預處理及訓練樣本集
        4.3.3 數據流與數據結構
        4.3.4 分批訓練和超參數設置
    4.4 裂紋識別的結果與討論
        4.4.1 網絡模型訓練過程
        4.4.2 整幅圖像的裂紋識別流程和結果
        4.4.3 二值分類識別準確率評估指標
        4.4.4 基于層間相對重要性的隱藏層結點數量優(yōu)化方法
        4.4.5 子單元大小的影響
        4.4.6 低分辨率圖像的遷移識別
        4.4.7 像素級裂紋識別及尺寸提取
    4.5 本章小結
第5章 圖像強背景干擾下鋼箱梁微小疲勞裂紋多分類多級特征融合識別方法
    5.1 引言
    5.2 鋼箱梁疲勞裂紋識別的融合卷積神經網絡架構
        5.2.1 卷積神經網絡基本理論
        5.2.2 多層級特征融合CNN網絡
    5.3 數據預處理及參數設置
        5.3.1 原始圖像及樣本集
        5.3.2 不平衡樣本處理及數據增強
        5.3.3 超參數設置及實現環(huán)境
    5.4 結果與討論
        5.4.1 融合DAG網絡和傳統(tǒng)鏈式CNN的訓練結果對比
        5.4.2 單類測試集的識別效果
        5.4.3 識別效果評價指標
        5.4.4 整幅圖像裂紋識別結果
        5.4.5 超分辨率輸入對識別精度的影響
    5.5 本章小結
第6章 基于區(qū)域推薦機制的橋墩多分類地震損傷識別與定位方法
    6.1 引言
    6.2 基于目標檢測的多類型損傷分類識別與區(qū)域定位
    6.3 基于區(qū)域推薦機制的多類損傷區(qū)域識別與定位架構
        6.3.1 區(qū)域推薦機制原理
        6.3.2 多目標損失函數及迭代訓練
    6.4 圖像標記與參數設置
        6.4.1 原始圖像及損傷區(qū)域真實值標記
        6.4.2 數據增強及超參數設置
    6.5 橋墩地震損傷識別結果與討論
        6.5.1 模型訓練過程
        6.5.2 多類型損傷區(qū)域識別結果及評價指標
        6.5.3 矩形定位框的誤差分析
        6.5.4 特征提取器(卷積核)的可視化
    6.6 本章小結
結論
參考文獻
攻讀博士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
個人簡歷


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3640758