基于管养数据的箱梁桥病害分析及监测指标的选取

本文首先分析了江苏省公路桥梁的病害信息,根据病害的分布特征确定组合箱梁的病害发生的主要构件是梁体,主要病害是裂缝,将底板横向裂缝、腹板竖向裂缝、翼板横向裂缝作为代表裂缝,并针对这三种裂缝选择中性轴指标作为监测指标。使用ANSYS建立箱梁模型,研究当跨中截面出现代表裂缝时对截面中性轴指标的影响。研究发现三种代表裂缝的长度和深度均会影响截面的中性轴指标,中性轴指标有作为组合箱梁裂缝的监测指标的潜力。     

基于GIS的化工区管廊管道三维模型研究

化工园区内公共管廊承担着各厂区之间管道连接的"桥梁",为保障管道运输的安全运行管理,对于其布置与规划的可视化有着较高要求。为此,提出基于GIS的管廊管道三维模型研究,以管廊设计及管道布置为基础,通过数据获取模块、点云处理模块数据处理,创建管理板块与交互式三维建模,完成整体模型构建。根据实验结果的对比可知,本文设计三维模型在城市建筑可视化程度上远远高于传统模型,证明本文设计的基于GIS的化工区管廊与管道三维模型具备较强的实用性。     

机器人用双目视觉的三维重构技术实验研究

随着视觉技术与机器人技术的发展,人们利用摄像头模拟人眼,作为机器人与外界联系的窗口,获取三维世界景物的形态,姿态,运动和深度信息,并将所得到的数据传递给机器人大脑(计算机),通过计算机的信息处理与筛选,选择合适的信息对机器人下一步行动进行指示。双目立体视觉技术的实现分为图像获取,摄像机标定,特征提取,立体匹配和三维重构,本文构造了完整的机器人双目立体测量系统进行了实验。     

基于深度学习的城市道路沥青路面病害智能检测仿真实验

为提高城市道路沥青路面病害检测精度,提出一种基于深度学习的智能检测方法。方法以Faster R-CNN网络为基础检测模型,通过对采用拟合值填充方式优化Faster R-CNN网络卷积层,提升网络对目标检测的准确性,实现了Faster R-CNN网络的改进;然后利用改进后的Faster R-CNN网络对城市道路沥青路面病害进行检测,实现了沥青路面病害的智能检测。仿真结果表明,所提的改进Faster R-CNN网络可有效检测城市道路沥青路面坑槽、裂缝病害,且具有较高的检测精度,平均精确度的均值达到为90.26%。相较于标准Faster R-CNN网络和ResNet、U-Net目标检测算法,在平均精确度的均值和单张图像的检测速度指标上具有明显优势,可用于实际城市道路沥青路面病害检测。     

基于深度学习的图像超分辨率重构技术

图像是信息的重要载体,高分辨率的图像更有利于信息传播,使用基于深度学习的方法来提升图像分辨率是有必要的。首先介绍了传统的图像超分辨率方法,并阐述了传统方法的弊端,提出要将深度学习引入图像超分辨率处理中,将从基于生成对抗网络、基于上采样和基于卷积神经网络三个方面重点研究了深度学习的图像超分辨率重构方法,最后总结了图像超分辨率方法的应用现状,体现研究价值。     

煤炭港航交重智能计量系统研究

根据现代化港口管理对煤炭交重智能化计量的需要,设计实现了一套以船舶水尺图像采集和识别为核心的港航交重计量系统,给出了系统的设计思想和软硬件构成,且针对关键技术问题进行了详细研究。该计量系统以数码单反相机代替传统人眼观察进行水尺图像采集,并结合使用电子水平尺获取船舶的姿态信息,进而通过融合形态学及BP神经网络的图像识别算法对吃水深度进行判别,并求取多幅图像分析结果平均值来降低风浪造成的影响。同时系统中还利用构建于远程服务器端的数据库管理程序对全部测量和分析过程进行记录,使得事后对测量结果进行追溯成为可能。     

单幅高分辨率SAR图像建筑物三维模型重构研究

在SAR(合成孔径雷达)技术的不断成熟,所获取到SAR图像分辨率也有了很大程度的变化。本文针对建筑物电磁散射情况展开分析,内容包括单次散射、二次散射、阴影区域等,结合余弦傅里叶矩、CFAR检测算法、支持向量机、组合分类器等图像常用方法,通过研究明确位置和方位、进行高度提取、空间三维点的计算、生成物体表面点集、进行集束调整、物体表面生成等内容,其目的在于提升三维模型重构效果,为后续工作的顺利开展奠定基础。     

基于检测试验与数值模拟的分离式小箱梁桥损伤评估

以某新建分离式小箱梁桥为研究对象，通过外观检测发现有主梁横向裂缝、纵向裂缝和混凝土强度缺陷等病害，通过荷载试验明确了小箱梁桥承载力不能满足设计要求，其根本原因是预应力损失。采用有限元软件开展小箱梁桥的损伤模拟，量化混凝土裂缝缺陷和强度缺陷，获取最接近主梁实际状况的损伤模型，并分阶段进行预应力试算，模拟结果显示，该小箱梁损伤模型现有承载力不满足设计要求。     

基于BIM的变截面桥体可视化施工技术应用研究

随着现代三维模拟技术的不断发展,越来越多的模拟模型被运用到土木建设工程。BIM具有强大的可视化与信息集成的特点,逐渐成为桥梁建设中的重要工具。将BIM运用在变截面桥体可视化施工技术中,能提升对桥梁工程结构构件与施工临时构件的把握,从而有效保证桥梁建筑的施工质量。本文以武汉某条桥体建设工程为例,详细阐述了BIM在变截面桥体可视化施工技术的应用。     

基于监督学习的水下图像复原方法研究

近年来，各国对海洋保护和开发越来越重视，众多研究机构和学者开始关注水下信息可视化技术的研究。针对水下图像的质量退化问题，文中引入深度学习方法，提出数据驱动的水下图像复原的网络模型FNCNN。首先，介绍了水下图像清晰化方法的原理；其次，设计基于监督的水下图像复原网络模型、目标函数和图像合成方法；最后，给出网络模型的训练数据集，对所提网络模型在真实的水下图像数据集上进行比较验证，对结果进行分析。结果表明，FNCNN网络模型的结果表现出了很好的效果。     

大规格超薄建筑陶瓷砖纹饰裂缝检测方法研究

当前陶瓷砖纹饰裂缝检测方法仅从单一视觉角度采集陶瓷砖纹饰裂缝,导致检测出的纹饰裂缝宽度与实际差距过大。为此,本文主要研究大规格超薄建筑陶瓷砖纹饰裂缝检测方法：首先对大规格超薄建筑陶瓷砖纹饰进行多视图影像采集,通过图像获取其像素解析度,进而建立裂缝识别模型,对裂缝进行定位并计算裂缝参数,实现裂缝检测。实验结果表明：与传统方法相比,所研究方法检测裂缝宽度精度为±0.3mm内,检测精度较高,具有实际的应用价值。     

基于OpenCV的三维重建系统研究

基于Open CV平台,对三维重建系统进行了分析研究。首先采用数码相机采集图像,利用单平面棋盘格相机标定法对相机进行标定,然后使用SIFT算法进行特征点提取与立体匹配,计算物体的深度信息与三维重建。系统各部分经过实验和调试,能从两幅图像中恢复出物体的三维形状,基本达到三维重建的要求。     

基于大数据的胶料表面缺陷视觉识别检测研究

胶料表面缺陷影响胶料使用,实际生产过程中要强化表面缺陷检测。对人工检测胶料表面缺陷存在的效率低、精度低、成本高等问题,提出了基于大数据的胶料表面缺陷检测方法。采用线扫描工业相机获取胶料表面缺陷图像,对获取的图像灰度化处理。将图像白色树脂转换为白雾,并去除白雾。在此基础上,采用灰度变换法对图像进行增强。采用Darknet-19卷积神经网络提取图像特征,并通过YOLOv4算法进行表面缺陷检测。胶料表面缺陷检测结果表明：对裂缝缺陷检出率最高,误检率最低;对毛团缺陷检出率最低,误检率最高;对三种表面缺陷的检测均能够满足实际胶料生产的精度和实时性要求。     

浅析桥梁裂缝产生原因及防治措施

近几十年来,我国的经济水平出现了非常大的提高,出现了越来越多的车辆,交通运输量也日益增长,同时,车辆载重也越来越大,因此在桥梁的运行使用过程中出现了非常多的病害,其中最为常见的就是桥梁裂缝。因此,对我国现有的桥梁裂缝成因的研究日益重要。对桥梁裂缝成因的分析是裂缝预防与加固的依据,如果对裂缝不加分析就开始修补加固,不仅达不到想要的效果,还有可能造成额外的危害。在对桥梁裂缝原因分析的基础上,对现有桥梁进行裂缝预防,对已有裂缝的桥梁进行桥梁裂缝加固。本文详细讨论了桥梁裂缝产生的各种各样原因,在此基础之上,更进一步研究了桥梁裂缝的预防与修补加固,具体包括:桥梁裂缝的预防,桥梁裂缝的加固程序以及修补加固处理措施。通过对桥梁裂缝进行预防与修补加固,可以使桥梁能够使用更长的时间,提高桥梁的承载能力。     

基于清晰度信息与灰度差异熵的高层住宅场景可视化三维BIM虚拟重建模型

为实现高层住宅场景的合理规划，提升高层住宅场景三维模型可视化效果，提出基于清晰度信息与灰度差异熵的高层住宅场景可视化三维BIM虚拟模型构建方法。高层住宅场景建模前准备模块通过相似度特征匹配方法，构建高层住宅场景BIM信息库；BIM三维虚拟模型构建模块以该信息库为依据，构建高层住宅场景的BIM三维虚拟模型，可视化场景渲染模块在浏览器端对该模型进行重建渲染后，采用灰度差异熵方法增强渲染后的高层住宅场景的BIM三维虚拟模型图像，并通过清晰度信息进行模型可视化效果判断。测试结果显示：该模型能够依据实际情况完成高层住宅场景的BIM三维虚拟重建，可极大程度提升构建后模型的视觉效果，标准差和平均梯度结果均在标准范围内；清晰度结果均在0.926以上，可视化效果良好。     

冷冻电镜三维重构技术对生物大分子的研究意义与应用展望

冷冻电子显微镜是当今生物及医学研究的重要工具,其可以在不破坏生物样本的情况下拍摄分辨率极高的二维图像。而为了更好地研究生物大分子的结构如蛋白质这种对结构非常复杂的物质,科学家们通常需要三维的图像。在这之间,三维重构(3D Reconstruction)技术充当了二维图像与三位图像之间转换的桥梁。科学家们通过重构算法,将不同特征的样品二维图像转化为三维图像。通过阅读整理总结大量文献,本文主要介绍冷冻电子显微镜的优势,冷冻电子显微镜三维重构技术的原理与应用展望。     

桥梁裂缝化学材料灌浆修复技术创新研究

以桥梁裂缝修复为目标，进行化学材料灌浆处理时，提出一种新的桥梁裂缝化学材料灌浆修复技术，并展开实例应用分析。在桥梁裂缝两侧布置多个灌浆孔，并结合裂缝宽度和单孔理论灌浆料用量，确定钻孔深度和宽度。对待修复区域表面进行清理和修补，通过灌浆机向钻孔填充化学灌浆材料，完成桥梁裂缝灌浆施工。运用电热补偿原理，对灌浆材料进行保温养护，得到最优的裂缝修复效果。分析结果表明，应用该技术进行裂缝修复后，桥梁在12 h内最大挠度值仅为0.97 mm，相比修复前桥梁挠度值降低了31.69%。     

地震荷载下连续刚构桥腹板裂缝及稳定性分析

预应力连续刚构桥具有地形适应性较强,桥梁跨越能力突出等特点,在我国高速公路中得到广泛应用。但随着使用年限的增加会出现裂缝等病害,主要表现为箱梁开裂。在地震波作用下,连续刚构桥梁受到竖向振动和地震波对桥墩产生冲击作用,在这两种效应共同作用下,将加剧腹板内力的变化并使其裂缝更容易出现在极限截面上。通过采取预留结构缝、增强构造钢筋的配置、调整边界条件等预防措施以减少产生裂缝。通过对刚构桥腹板裂缝的稳定性分析得出,随着墩高比和跨径长度的减小,结构承受能力降低;节点间距或腹板厚度变小时,局部承载能力降低;裂缝宽度、深度等参数随时间发展变化呈现出多种规律,对结构整体影响程度不同。     

基于深度学习的平纹Cf/SiC复合材料原位拉伸损伤演化与断裂分析

为揭示平纹C_f/SiC复合材料的拉伸损伤演化及失效机理,开展了X射线CT原位拉伸试验,获得材料的三维重构图像,利用深度学习的图像分割方法,准确识别出拉伸裂纹并实现其三维可视化。分析了平纹C_f/SiC复合材料损伤演化与失效机理,基于裂纹的三维可视化结果对材料损伤进行了定量表征。结果表明:平纹C_f/SiC复合材料的拉伸力学行为呈现非线性,拉伸过程中主要出现基体开裂、界面脱黏、纤维断裂及纤维拔出等损伤;初始缺陷易引起材料损伤,孔隙多的部位裂纹数量也多;纤维束外基体裂纹可扩展至纤维束内部,并发生裂纹偏转。基于深度学习的智能图像分割方法为定量评估陶瓷基复合材料损伤演化与失效机理提供了有效分析手段。     

高精度三维地震技术在复杂断块油藏精细建模中的应用研究

应用高精度三维地震资料解决复杂断块油藏的开发是当今的一大难题,实现高精度与开发生产的有机结合,急需在技术方法上加强攻关研究。中原油田选择文明寨油田明1块极复杂断块油藏进行研究,以期形成以高精度三维地震勘探技术为桥梁的技术方法,通过对高精度三维地震资料丰富地质信息的应用和适应性的复杂断块地震精细识别与描述技术研究,优化复杂断块地震解释关键技术,建立复杂断块精细构造模型,描述单砂体井间变化,完成对复杂小断块构造油气藏的精细描述与刻画,为油气生产提供有力的技术支撑,为油藏深度开发调整方案部署提供可靠的依据。