融合机器视觉的桥梁动态称重方法

为了进一步提升现有的桥梁动态称重技术,提出了一种融合机器视觉的桥梁动态称重系统。首先,利用机器视觉算法对车辆进行识别和追踪;其次,对车辆作用下的桥梁响应监测信息进行处理;然后,利用虚拟简支梁理论对轴重、轴距进行识别;最后,通过模拟分析和室内试验的方式对本文方法的准确性进行检验。结果表明：本文方法在多种工况下,对车辆的轴重、轴距都具有较好的识别效果;轴重、轴距、总重识别平均相对误差分别为3.40%、4.31%和2.71%,并且具有一定的抗噪能力。     

动态车辆称重系统补偿算法研究

动态称重系统为超限运输治理工作提供了便利,但其测量精度一直是值得研究的课题.通过实车试验,测得动态称重系统测量数据,并运用切比雪夫正交多项式方法,建立以速度作为补偿因子的补偿模型,对测量结果进行修正.最后,对过往车辆的称重结果进行有效性验证,证明该补偿算法具有一定的精度和实用价值,从而对不停车收费制度的有效实施以及智能运输系统的发展起到一定的促进作用.     

动态称重中动态轮胎力的特性

动态轮胎力是影响汽车动态称重的重要因素.基于1/4车辆模型推导了动态轮胎力方程,依据路面不平度模型,仿真计算了动态轮胎力的频率特性.考察了路面、速度、载重、轮胎和悬架等因素对动态轮胎力的影响程度,为动态称重系统的设计和称重信号的处理提供依据.     

基于ADuC7026的动态称重传感器的设计

设计了一种基于精密数据转换器ADuC7026的快速动态称重传感器.整个系统采用上、下位机的模式,下位0L(传感器)主要完成信号放大、A/D转换、数据采集、数据处理和数据传输;上位机(计算机)通过Visual C++创建一个图形用户界面,此界面用于参数设定和数据接收,上位机和下位机之间采用RS-232通讯协议.在介绍了系统的硬件组成和软件设计后,针对动态称重的特点,提出了一种新的数据处理方法-触发函数,并给出了相应的程序流程图.该系统电路简单、工作稳定、精度高、参数设置灵活.     

自动轨道衡动态称重软件设计

介绍了自动轨道衡的工作原理，分析了列车重力信号波形特点，采用波形识别技术编制动态称重软件，实现了对标准货运列车动态称重，解决了来车的自动识别和收尾的自动判别问题，具有一定的实用价值。     

自动轨道衡动态称重软件设计

介绍了自动轨道衡的工作原理 ,分析了列车重力信号波形特点 ,采用波形识别技术编制动态称重软件 ,实现了对标准货运列车动态称重 ,解决了来车的自动判别和收尾的自动判别问题 ,具有一定的实用价值 .     

基于单片机的智能动态称重系统设计

对称重系统硬件模块进行设计,包括称重秤台以及称重电路。在对动态称重系统进行了硬件系统的设计基础上,详细分析了动态称重系统的受力情况。     

动态称重及其数据处理

章介绍了动态称重系统的数学模型,指出了现有动态称重数据处理方法的不足。在此基础上,较详细地讨论了搜索法的原理、系统的组成以及参数的确定。对动态称重系统的开发设计具有参考意义。     

汽车动态称重系统的设计与实现

介绍了一种汽车动态称重系统的实现方法，由于称重过程中影响车辆重量的因素是非线性的，采用了改进的神经网络技术（与遗传算法的融合）来处理采集的数据，得到了满意的结果，误差达到5％。但由于神经网络的学习影响了数据输出的速度，后续工作正在就该问题展开进一步研究，拟采用多神经网络并行处理方法解决该问题。所介绍的自动称重系统除了能够实现称重数据的采集、处理、显示等功能外，还实现了将采集的数据保存到数据库中并能以报表的形式打印出来，以便于统计和查阅，实现了访问、查询数据库中记录等功能。     

MSC1210在动态称重系统中的应用

为解决动态称重中精确度和速度低的问题,设计了以内置24位高性能A/D转换器的MSC1210为控制器的动态称重系统．重点介绍了其A/D转换器的使用与注意的关键问题,给出称重控制的主要软件设计、A/D转换器的程序设计和结果,从而有效提高了动态称重中的精确度和速度．     

基于自注意力机制的桥梁螺栓检测算法

基于构建的真实桥梁螺栓场景数据集,提出基于自注意力机制与中心点回归（SACPR）的螺栓检测算法. 构建基于真实场景的高质量桥梁螺栓场景数据集,并针对数据不均衡、多样性不够的问题,使用数据增强方法进行数据扩充,从而获得更高的分类精度. 采用基于深度学习框架的SACPR算法检测不同场景下的螺栓,并进行标示. 对螺栓检测准确率进行验证实验,验证SACP算法的有效性. 将试验结果与YOLOv3、Faster-RCNN、RetinaNet这3种算法结果进行对比,发现3种检测方法的识别精度分别为80.56 %、87.71%、93.89%,而所提出的SACPR 算法的识别精度为93.91%,明显优于YOLOv3算法和Faster-RCNN算法;虽然SACPR算法与RetinaNet算法的识别精度较接近,但前者的检测速度是后者的5.6倍.     

场景语义SAR图像桥梁检测算法

在合成孔径雷达图像中存在大量相干斑乘性噪声,导致桥梁检测中极易出现漏检和误检．针对这一问题提出了基于场景语义的水上桥梁检测算法．该方法首先根据图像的内容自动分割出水域和陆地两类不同的场景,沿着水陆交界区域搜索疑似桥梁目标,有效地缩小了搜索范围;然后提取图像的素描特征,抑制相干斑噪声的干扰;最后根据素描特征的几何特性定义桥梁的隶属度函数,实现桥梁目标的检测．在真实合成孔径雷达图像上的仿真实验表明,该算法有效地降低了桥梁的漏检率和误检率,具有较好的鲁棒性．     

桥梁构件风致动态内力回归估算方法

为弥补全桥气弹模型试验无法直接测量结构动态内力响应的缺陷,选取江东大桥悬索桥吊杆为例,采用风洞试验和随机振动时域有限元分析相结合的手段:首先对两者的位移响应进行校核;然后根据正交风随机有限元分析中加劲梁中跨跨中位移响应和吊杆内力响应的高度相关性,采用线性回归算法获得回归方程,并对中跨跨中位置在多个风偏角下的位移响应进行...     

基于微分等价递归算法的桥梁体系耐久性可靠度动态评估

结构耐久性可靠度评估应以体系为对象,并且要体现结构性能的自身特征及动态时变特性。基于贝叶斯动态更新技术,以混凝土碳化深度为随机变量,利用体现结构个性特征的实桥检测信息对传统静态碳化模型进行修正。以可靠度指标为评价标准,引入能计入构件间相关性的微分等价递归算法,并将其嵌入到贝叶斯动态更新框架中,构造出体系碳化耐久性动态评估模型和计算流程,形成了复杂体系碳化耐久性动态可靠度计算方法,采用MATLAB平台开发了计算程序。利用碳化试验模拟实桥检测数据,对钢筋混凝土拱桥进行了体系动态耐久性评估,发现模型更新后拱圈和立柱的碳化耐久性可靠度比更新前有所增大,而桥面板则有所降低,体系耐久性可靠度低于构件可靠度。     

基于改进细菌觅食算法的桥梁动载识别

桥梁在交通事业中的作用越来越重要,而对桥梁结构的健康监测是当今研究的热点问题,桥梁上移动荷载的识别作为桥梁结构健康监测的基础环节,是决策者进行结构安全评估和交通规划的重要依据.其中利用BP神经网络进行识别是重要的也是目前最热门的方法,而神经网络中参数的确定最为重要.提出一种全新的改进的细菌觅食算法以确定网络参数,数值模拟证明可取得相对较好的识别结果.     

基于泊松噪声-双边滤波算法的桥梁裂缝修补痕迹图像分割方法

裂缝作为混凝土桥梁的主要病害大量存在,部分裂缝修补后会二次开裂,在病害智能识别中,裂缝修补痕迹易与混凝土剥落等缺陷混淆,因此,裂缝修补痕迹的准确识别不仅是二次裂缝准确识别的基础,也是混凝土桥梁整体病害识别的重要环节。为了获取边缘清晰连续的裂缝修补痕迹,先对裂缝修补痕迹的图像添加泊松噪声,再利用双边滤波对添加的噪声及原有噪声进行平滑。然后用Otsu算法对裂缝修补痕迹进行图像分割,并使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）评价滤波效果,使用运行时间和最大连续可用内存块（LCFB）使用情况评价分割效果。最后以河南省某高速公路桥梁历年定检中的裂缝修补痕迹图像为例,对方法进行实际验证。结果显示：经过泊松噪声-双边滤波算法处理后,裂缝修补痕迹图像PSNR值最高约35.090 1 dB,SSIM值可达约0.880 1,说明添加泊松噪声可改善图像质量并优化双边滤波效果;经过Otsu算法进行图像分割的运行时间比其他方法约短25%～50%,LCFB比其他方法约提高0.25%;经过处理的裂缝修补痕迹图像达到理想预期效果,验证了提出方法的有效性和可行性。     

模式识别的斜拉桥损伤诊断动力指纹与识别算法

为有效并准确诊断出斜拉桥损伤,对基于模式识别的斜拉桥损伤诊断方法进行了研究。选取易于测试出的低阶模态频率和部分关键点竖向振型数据为动力指纹,无需模态扩展或模型缩聚。研究并采用全因子设计进行动力指纹库的创建,可精确评估设定的损伤因子及其交互作用对损伤识别结果的影响。设计并增加了带随机误差的动力指纹库样本集。编制了基于Matlab的模式识别的多种算法,重点研究了精确度高的多层感知器识别算法及其提高该算法预测准确率的装袋集成算法。最后给出一座单塔双跨双索面斜拉桥的多种识别算法的损伤诊断过程和结果,得到一种可包容测试随机误差的高精确度斜拉桥损伤诊断评估模型。     

大型桥梁动力检测测点优化的改进遗传算法及其应用

回顾了基于动力检测的传感器优化布置准则和方法,提出了一种应用改进遗传算法,服务于大型桥梁动力检测的测点优化方法,并将该方法具体应用到了哈尔滨四方台大桥的动力检测中.该算法改进了约束条件,对于传统遗传算法在大型结构应用时收敛慢且易陷入局部最优的缺陷进行了自适应和全面交叉改进,这种改进大大加快了收敛速度,并确保该算法能搜索到最优值.把经典的优化准则———有效独立准则,模态置信准则,模态应变能准则等以适应度的形式嵌入改进遗传算法中,得出各自的优化布置.通过对哈尔滨四方台大桥模型的仿真分析,证明改进的遗传算法在搜索能力、计算效率、可靠性等相对于传统遗传算法有较大的改善,搜索能力明显优于经典的序列法.在此基础上选取三种典型方法应用于哈尔滨四方台大桥的检测中,用实际采样得到的响应数据进行模态参数辨识,得出了该结构的振型,通过实际应用证明了上述方法的可行性.     

桥梁信息化及智能桥梁2019年度研究进展

伴随全球科技创新呈现出的信息化、智能化发展趋势，传统桥梁工程的革新也迎来新的机遇，打造日趋智能化、高精度化的桥梁结构势必成为未来的发展方向，深刻变革桥梁设计、建造和养维护的全生命周期。为掌握该领域研究动态和发展趋势，从桥梁信息化、智能检测、高性能智能材料以及智能防灾减灾等方面，综述了2019年该领域研究现状，并对后续发展方向及研究重点进行展望。分析表明：BIM技术可以显著提高桥梁的生产效率、性能水平和建养管一体化水平，数字孪生概念随着5G技术的发展也逐渐引入桥梁管养领域；无人机、机器人等智能检测技术与计算机视觉、大数据、深度学习等智能算法使得桥梁检测手段不断丰富，检测精度和效率不断提高；高性能智能材料的研发应用为桥梁智能化发展提供了强大助力，人工智能技术的发展也为结构防灾和行车防灾带来新的思路。未来应围绕“桥梁信息化及智能桥梁”这个主题开展核心理论创新、技术装备攻关和工程示范应用，以更好地支撑国家重大发展战略、保障桥梁安全长寿。     

桥梁信息化及智能桥梁2020年度研究进展

以信息化、智能化为特征的数字化时代的到来推动了桥梁工程技术的发展与创新,有必要将云计算、大数据、人工智能、3D打印、机器人等战略性新兴产业技术与桥梁工程相融合,从智能设计、智能施工、智能运维等多个维度,推进桥梁工业化、数字化、智能化升级。本文从桥梁信息化、智能检测与安全运维、智能防灾减灾、智能材料等方面,综述了2020年该领域前沿技术和重要成果,总结了研究热点与前景展望。分析表明：BIM技术可以提升桥梁正向设计精细化水平、施工过程控制和管理准确化程度;无人机、机器人等智能检测技术与机器学习、卷积神经网络等人工智能技术提高了桥梁检测的精度和效率;高性能智能材料的应用促进了桥梁结构的自感知性、自适应性、自调节性和自诊断性;基于人工智能的自然灾害监测与预警为桥梁智能防灾减灾提供了新的发展思路。未来应将人工智能技术深度融合桥梁设计、建造和养护的全生命周期,顺应信息化、智能化的发展趋势,实现桥梁强国梦。