期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于超声导波的钢桥面板纵肋对接焊缝疲劳裂纹检测方法
被引量：
13
1
作者
张清华
张登科
+4 位作者
崔闯
劳武略
邱
师
津
苗鸿臣
宋松科
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期101-112,共12页
纵肋对接焊缝疲劳开裂作为钢桥面板结构的重要失效模式之一,严重危害桥梁结构耐久和安全运营。通过引入超声导波技术,结合对接焊缝的几何特点与疲劳失效特征,建立了基于超声导波的钢桥面板纵肋对接焊缝疲劳裂纹检测方法。首先搭建了超...
纵肋对接焊缝疲劳开裂作为钢桥面板结构的重要失效模式之一,严重危害桥梁结构耐久和安全运营。通过引入超声导波技术,结合对接焊缝的几何特点与疲劳失效特征,建立了基于超声导波的钢桥面板纵肋对接焊缝疲劳裂纹检测方法。首先搭建了超声导波裂纹检测试验系统,并结合钢桥面板纵肋对接焊缝疲劳试验,对超声导波检测纵肋对接焊缝裂纹的适用性和准确性进行了验证。在此基础上,通过数值分析方法探究了超声导波在纵肋对接焊缝局部区域的传播机制,并进一步分析了不同焊缝与裂纹参数对超声导波传播的影响规律。研究结果表明:采用超声导波方法能够有效检测钢桥面板纵肋对接焊缝的疲劳裂纹,并确定疲劳开裂的位置;超声导波有限元理论分析与试验测试结果符合较好,验证了有限元模型的正确性;采用单面激励的方式在纵肋中形成的超声导波包括A和S模态,其中A模态占主要部分,超声导波传递至焊缝形成的反射波以A模态为主,而较深裂纹形成的反射波以S模态为主;不同焊缝和裂纹参数对超声导波的反射波和透射波表现为差异性的影响。所采用的基于超声导波的对接焊缝疲劳裂纹检测方法,可为钢结构桥梁疲劳损伤的检测与监测提供科学依据。
展开更多
关键词
桥梁工程
正交异性钢桥面板
超声导波
纵肋对接焊缝
疲劳裂纹
无损检测
原文传递
基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法研究
2
作者
崔闯
罗纯坤
+1 位作者
邱
师
津
张清华
《桥梁建设》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期39-47,共9页
针对钢桥螺栓脱落病害人工巡检效率低和智能化检测样本数据集不足的问题,提出一种基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法。该方法首先以采集的螺栓图像数据集为基础,利用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adve...
针对钢桥螺栓脱落病害人工巡检效率低和智能化检测样本数据集不足的问题,提出一种基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法。该方法首先以采集的螺栓图像数据集为基础,利用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)对有限的螺栓图像进行增广;然后将生成的图像与原始图像合并构建增广后的数据集;再将数据集输入到单阶段目标检测网络YOLO(You Only Look Once,YOLO)中,结合迁移学习方法进行模型训练,并对训练后模型的性能进行验证;最后,进行螺栓脱落病害识别。为验证该方法的可行性,对螺栓脱落检测模型进行试验验证,并对不同采集环境下的某钢桥拼接板螺栓脱落病害进行检测。结果表明:DCGAN可有效生成逼真的螺栓图像,且与常规增广方式相比,DCGAN生成的图像质量更高、性能最优;检测模型受拍摄距离、角度及光照强弱影响且对角度最为敏感,控制拍摄距离在1.6 m内、拍摄角度在20°内、外界光线明亮可保证模型性能较优;与常规增广后训练的模型相比,利用生成图像增广后训练的模型检测性能更优且鲁棒性更好;该智能检测方法可以用于螺栓脱落病害检测,且检测精度明显提高。
展开更多
关键词
钢桥
螺栓脱落
深度卷积生成对抗网络
目标检测网络
迁移学习
图像生成
病害检测方法
下载PDF
职称材料
题名
基于超声导波的钢桥面板纵肋对接焊缝疲劳裂纹检测方法
被引量：
13
1
作者
张清华
张登科
崔闯
劳武略
邱
师
津
苗鸿臣
宋松科
机构
西南交通大学桥梁工程系
西南交通大学力学与航空航天学院
四川省交通勘察设计研究院有限公司
出处
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期101-112,共12页
基金
国家自然科学基金项目(51778533,51878561,51978579,52108176,12172310)
桥梁结构健康与安全国家重点实验室开放课题(BHSKL19-06-KF)
四川省交通运输科技项目(2019-ZL-12)。
文摘
纵肋对接焊缝疲劳开裂作为钢桥面板结构的重要失效模式之一,严重危害桥梁结构耐久和安全运营。通过引入超声导波技术,结合对接焊缝的几何特点与疲劳失效特征,建立了基于超声导波的钢桥面板纵肋对接焊缝疲劳裂纹检测方法。首先搭建了超声导波裂纹检测试验系统,并结合钢桥面板纵肋对接焊缝疲劳试验,对超声导波检测纵肋对接焊缝裂纹的适用性和准确性进行了验证。在此基础上,通过数值分析方法探究了超声导波在纵肋对接焊缝局部区域的传播机制,并进一步分析了不同焊缝与裂纹参数对超声导波传播的影响规律。研究结果表明:采用超声导波方法能够有效检测钢桥面板纵肋对接焊缝的疲劳裂纹,并确定疲劳开裂的位置;超声导波有限元理论分析与试验测试结果符合较好,验证了有限元模型的正确性;采用单面激励的方式在纵肋中形成的超声导波包括A和S模态,其中A模态占主要部分,超声导波传递至焊缝形成的反射波以A模态为主,而较深裂纹形成的反射波以S模态为主;不同焊缝和裂纹参数对超声导波的反射波和透射波表现为差异性的影响。所采用的基于超声导波的对接焊缝疲劳裂纹检测方法,可为钢结构桥梁疲劳损伤的检测与监测提供科学依据。
关键词
桥梁工程
正交异性钢桥面板
超声导波
纵肋对接焊缝
疲劳裂纹
无损检测
Keywords
bridge engineering
orthotropic steel deck
ultrasonic guided wave
longitudinal rib butt weld
fatigue crack
non-destructive testing
分类号
U443.311 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
原文传递
题名
基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法研究
2
作者
崔闯
罗纯坤
邱
师
津
张清华
机构
西南交通大学桥梁工程系
出处
《桥梁建设》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期39-47,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52278318,52108176,52378316)。
文摘
针对钢桥螺栓脱落病害人工巡检效率低和智能化检测样本数据集不足的问题,提出一种基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法。该方法首先以采集的螺栓图像数据集为基础,利用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)对有限的螺栓图像进行增广;然后将生成的图像与原始图像合并构建增广后的数据集;再将数据集输入到单阶段目标检测网络YOLO(You Only Look Once,YOLO)中,结合迁移学习方法进行模型训练,并对训练后模型的性能进行验证;最后,进行螺栓脱落病害识别。为验证该方法的可行性,对螺栓脱落检测模型进行试验验证,并对不同采集环境下的某钢桥拼接板螺栓脱落病害进行检测。结果表明:DCGAN可有效生成逼真的螺栓图像,且与常规增广方式相比,DCGAN生成的图像质量更高、性能最优;检测模型受拍摄距离、角度及光照强弱影响且对角度最为敏感,控制拍摄距离在1.6 m内、拍摄角度在20°内、外界光线明亮可保证模型性能较优;与常规增广后训练的模型相比,利用生成图像增广后训练的模型检测性能更优且鲁棒性更好;该智能检测方法可以用于螺栓脱落病害检测,且检测精度明显提高。
关键词
钢桥
螺栓脱落
深度卷积生成对抗网络
目标检测网络
迁移学习
图像生成
病害检测方法
Keywords
steel bridge
bolt shedding
deep convolutional generative adversarial networks
target detection network
transfer learning
image generation
deterioration detection method
分类号
U448.36 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
U446 [交通运输工程—道路与铁道工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于超声导波的钢桥面板纵肋对接焊缝疲劳裂纹检测方法
张清华
张登科
崔闯
劳武略
邱
师
津
苗鸿臣
宋松科
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
13
原文传递
2
基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法研究
崔闯
罗纯坤
邱
师
津
张清华
《桥梁建设》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
