基于YOLOv5算法的施工现场不安全状态智能检测

为更好地实现施工现场工人的安全监管,利用YOLOv5目标识别算法结合无人机倾斜摄影三维建模技术构建施工现场不安全状态智能检测模型,实现对人、机械等目标的识别与定位。通过实验对比分析确定最优目标识别算法,并构建多目标识别模型,实验结果符合理论猜想,整体识别平均精度达到了91.6%。在识别的基础上借助倾斜摄影三维模型所提供的空间位置信息进一步确定所识别目标的相对位置,从而确定工人的安全状态。这种视觉定位的准确性由三维模型所决定,所以最后通过实验验证了无人机倾斜摄影所构建的三维模型的距离误差在1.5%左右,范围长度大于35m距离误差将小于1%,从而说明了目标识别模型所识别出物体的距离具有较高的准确性。     

模型参数误差对用神经网络进行结构损伤识别的影响

通过理论推导得到了模型参数误差对损伤引起模态参数改变的贡献的表达式,用该式可指导神经网络输入参数的选择和输入向量的构造.理论分析表明,适当地构造输入向量,可以减小模型参数误差对结构损伤识别的影响.在采用BP网络和合适的输入向量后,还用数值模拟的方式对一榀六层框架的损伤识别进行了确定性研究和概率分析,结果表明,用神经网络进行结构损伤识别,受模型参数误差的影响很小,在训练神经网络时,10%的模型参数误差是可以接受的.最后,用一个两层钢框架的实验数据验证了神经网络在有模型误差时的识别能力.     

基于双线性模型的屈曲约束支撑试验方法和标准化参数识别研究

由于屈曲约束支撑具有独特的优势,近年来被大量应用于工程项目中。但屈曲约束支撑的试验及数据处理方法在前期多采用能量等效法,造成较大的误差,甚至得到错误的结论。根据实际测试情况,以及对各种操作方法进行对比分析,基于双线性模型提出了一种对屈曲约束支撑试验方法和标准化参数识别的数据处理分析方法。通过此种方法能准确、快速地识别出屈曲约束支撑的各项性能参数。     

基于相似模型试验的导管架平台有限元模型修正

根据设计尺寸建立的有限元模型与实际结构之间不可避免地存在一定偏差,须根据试验测量数据对有限元模型进行必要的修正。基于相似原理设计制作完整平台和损伤平台的缩尺模型,开展模态试验;根据模态置信准则(MAC)评价试验模态数据和有限元计算数据的相关性。应用灵敏度分析方法对结构设计变量进行分级,以有效识别出平台结构中的待修正参数。针对含有未知损伤的海洋平台,采用结构参数的优化方法,识别损伤位置并实现损伤平台有限元模型的更新。结果表明:对于完整平台,修正后前六阶固有频率的误差均值由修正前的17.22%降至2.78%,修正后的有限元模型更接近试验结构;平台损伤后MAC显著降低,根据优化方法可准确定位出2个缺失构件的位置,且修正后固有频率的误差均值由25.94%降至4.79%。通过修正可为在役海洋平台安全评估提供一个准确的有限元模型。     

三塔斜拉桥初拉力误差的影响分析

以江海直达航道桥为工程实例,采用Midas Civil有限元软件,建立了全桥有限元模型,分析了初拉力误差对成桥线形及索力的影响,识别出了初拉力的影响敏感位置,便于更好地进行施工监控。     

基于斜率模态的统一化损伤识别指标研究

提出了一种基于规则结构第一阶频率斜率模态的梁式结构损伤定位与程度识别方法.分析比较了第一阶位移模态及其斜率模态对于结构系统参数的敏感性.结合有限元模型,形成一系列以斜率模态为基础得到的统一化损伤识别指标(UDI),以该指标表现出的损伤状态在不同损伤工况下对于任意楼层损伤程度都具有稳定性,这样就避免了大型损伤特征矩阵的计算.使用UDI指标对一剪切型梁在单损伤与几种多损伤工况下进行了损伤识别与定位,并且分析实际结构与数值模型系统参数存在误差的情况下的识别效果.还考虑了减少测点布置后的损伤识别效果,且对识别误差的原因进行了分析.研究结果表明:基于第一频率斜率模态的UDI指标在具有近似数值模型的条件下,能够确定损伤位置并且可以较精确地估计损伤程度,而且识别速度快.     

基于曲率模态的钢筋混凝土梁多点损伤位置识别

采用曲率模态对钢筋混凝土梁的多点损伤位置进行了识别研究。首先用有限元程序建立结构模型,并计算出位移模态振型,然后用差分法计算出曲率模态;同时对实际结构进行检测,得到结构的振型并计算出曲率模态。通过有限元模型和实际结构的曲率模态计算得到结构损伤因子,通过分析该损伤因子,可以判断实际结构的损伤位置。数值模拟算例分析表明,曲率模态对结构的损伤较敏感,用该方法识别结构的多点损伤位置是行之有效的。     

模型缩聚法在桁架结构损伤识别中的应用

为了达到实测自由度与理论自由度相匹配,通过模型缩聚可以解决这一问题。文章利用改进的Guyan缩聚法对一平面桁架结构进行水平自由度减缩,解决了Guyan缩聚忽略结构质量产生较大误差的问题,其模态分析结果与缩聚前十分接近。通过数值模拟,利用曲率模态方法实现了模型缩聚下的平面桁架结构的损伤识别,表明模型缩聚可以应用于平面桁架结构的损伤识别。     

MFCC-小波神经网络电气主设备音频监控研究

变电站在线监测技术在"遥听"方面存在缺陷,提出了一种基于声音信号识别的电气主设备在线监控方法,通过安装在设备上的定向拾音器将设备声音转换为电信号后经网络录音盒送入服务器,服务器提取声音信号的MFCC参数后输入小波神经网络进行设备运行状态识别。介绍了监测系统的关键技术即声音信号特征参数提取和声音识别过程,以及现场提取的声音信号仿真分析。该技术能对设备实现在线监测且能很好地克服人工监听可靠性不高的缺点。     

基于桥梁优化理论的有限元模型修正技术

针对桥梁的试验模态和有限元分析模型存在的误差,提出一套可靠的基准有限元模型,并利用基于优化理论的有限元模型修正技术,对一个短跨桥模型进行损伤识别,通过损伤刚度来定量的描述该短跨桥的损伤程度,并得出了一些有益的结论。