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桥梁表观病害是反映结构服役状态、预判安全风险的核心指标,传统人工检测存在效率低、盲区多、高空作业风险高等痛点,难以适配四川山区高墩大跨桥梁的常态化检测需求.文章结合工程实例,构建基于无人机视觉的桥梁表观病害智能检测全流程体系,针对山区复杂工况重点优化了精细化航线规划、复杂环境图像预处理、改进YOLOv8病害识别模型、病害精准量化四大核心环节,通过现场对照试验验证了该体系的检测效率与识别精度.结果表明,该体系较传统人工检测效率提升4倍以上,病害整体识别平均精度均值达94.2％,对0.2mm以下的细微裂缝检出率提升16.7％,为山区高墩大跨桥梁表观病害高效、安全、精准检测提供了可落地的技术方案.
无人机视觉桥梁表观病害智能检测目标识别图像预处理
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针对道路桥梁工程原材料质量管控的核心需求,文章系统探究集料、水泥、沥青、钢材及混凝土等关键原材料的试验检测技术要点,构建涵盖样品管理、设备校准、数据核验的全过程质量控制体系,优化检测流程与适配策略.结果表明,不同类别原材料需匹配专属检测方法与判定标准,全流程规范化管控可提升检测数据的准确性与工程适配性,为质量管控提供技术支撑,以期为道路桥梁工程原材料检测实践提供实用参考.
道路桥梁工程原材料试验检测技术质量控制
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随着我国"八纵八横"高速铁路网建设持续推进,大跨度桥梁大体积混凝土结构在铁路工程中应用愈发广泛,温度裂缝防控效果直接决定结构耐久性与铁路长期运营安全.文章以成都至达州至万州铁路嘉陵江特大桥工程为依托,系统构建铁路工程大体积混凝土温控防裂全流程试验检测技术体系,明确室内核心试验内容与现场动态检测方法,通过工程实践验证技术体系的应用有效性.结果表明,该技术体系可实现大体积混凝土温控全过程精准闭环管控,有效抑制有害温度裂缝产生,混凝土各项性能指标均满足铁路工程规范与设计要求,可为同类高速铁路大跨度桥梁大体积混凝土质量管控提供参考借鉴.
铁路工程大体积混凝土温控防裂试验检测温度监测
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复杂场景下预制梁板表面微小瑕疵的精准检测的精度与效率,直接影响桥梁工程预制构件质量管控效果及结构服役安全性.本研究旨在解决施工现场光照多变、背景杂乱等复杂工况下,预制梁板表面细微裂缝、微小气泡孔等微小瑕疵检测精度不足、漏检率高,且现有算法工程化部署适配性差的问题,实现微小瑕疵的精准识别、量化评估与实时检测.本研究通过融合计算机视觉与深度学习技术,构建YOLO(You Only Look Once)-SAM(Segment Anything Model)级联模块,完成预制梁板主体的目标识别与像素级轮廓分割,采用"由粗到细"的滑动窗口检测流程,结合聚类融合、骨架化算法及目标去重算法,对梁板主体区域分块开展高分辨率检测,并对检测模型进行轻量化优化以适配工程现场边缘设备部署需求.通过上述方法,系统研究复杂场景下梁板轮廓定位精度、微小瑕疵检测效果及模型部署适配性,量化分析所提方法在裂缝拼接精度、气泡孔检测准确率及检测实时性等方面的性能.试验结果表明,YOLO-SAM级联模块可有效解决复杂场景下梁板轮廓提取不完整、定位偏差的问题,实现梁板轮廓的高精度定位;"由粗到细"的检测流程结合相关算法,可实现细微裂缝的精准拼接与量化分级,以及微小气泡孔的高精度检测、去重计数与位置标定;轻量化优化后的模型可适配工程现场边缘设备部署,实现检测精度与实时性的双向平衡.研究成果可为复杂场景下预制梁板表面微小瑕疵智能检测系统的研发及工程化应用提供依据,也为桥梁工程预制构件质量智能管控提供技术支撑.
预制梁板检测深度学习目标识别瑕疵检测
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[目的]随着高速铁路建设不断向智能化、数字化发展,预制梁场作为重要的预制构件生产场所,其智能化水平会直接影响高铁箱梁生产的质量和效率,进而影响高速铁路站前工程施工进度,而 40m 箱梁的钢筋骨架绑扎过程是一个极其消耗人力和时间的过程.[方法]为实现钢筋绑扎过程的智能化和少人化,研制了一种基于 3D 视觉识别和自动绑扎数控系统的高速铁路预制箱梁钢筋绑扎机器人.采用 Hough 变换和 RANSAC 直线拟合理论研发绑扎点位识别算法,并提出基于 Dijkstra 算法的绑扎机械路径规划方法,实现了绑扎点位的准确识别和绑扎路径的高效规划.[结果]自动绑扎数控系统采用 EtherCAT 总线控制技术和 PLCopen 指令,保证了钢筋绑扎机器人软件端到硬件端的实时联动.为验证所研制的高速铁路预制箱梁钢筋绑扎机器人的性能,开展了现场试验.结果表明,所研制的绑扎机器人对于钢筋绑扎点位识别的准确率达到99.2%,检测误差不超过1.9 mm,单次绑扎时间和平均绑扎时间分别为 1.85 s 和 3.96 s,经现场测算后可得到每生产一榀 40 m 箱梁,可减少用工约 27 工日,减少人工费用 8 000 余元.[结论]研究成果实现了高速铁路预制箱梁钢筋绑扎工程的智能化和少人化作业,能够在保证绑扎质量的前提下达到降本增效的目标.
铁路桥梁钢筋绑扎机器人3D视觉识别自动数控系统高速铁路预制箱梁
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拉(吊)索是缆索结构体系桥梁的重要受力和传力构件,其病害问题随桥梁服役年限的增加而日益突出,一些早期建成的桥梁面临严重的结构安全和耐久性风险.为研究拉(吊)索病害分布规律,该文以2根服役21年且环境腐蚀作用时间相同的长拉索为研究对象,采用索体解剖、电镜扫描、气密性试验等方式,对其内外部病害及其关联性进行分析.结果表明:护套老化具有显著的光照分布规律;护套开窗修补可能隐藏贯穿性微裂缝,其渗水风险需引起重视;对长拉索而言,进水点附近并非锈蚀最严重位置,沿索长方向,拉索中段区锈蚀严重的风险最高,在截面径向上,外层钢丝锈蚀最为严重,且截面上侧的钢丝较下侧锈蚀更为严重;即使护套破损较小,其引起的拉索内部钢丝锈蚀问题仍不容忽视.研究结果可为拉(吊)索的病害预防和性能评估提供参考.
桥梁工程斜拉索解剖检测病害分布规律锈蚀
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钢—混凝土连接节点在车辆重复荷载、环境侵蚀与应力集中作用下易产生疲劳损伤累积.为提升服役桥梁节点疲劳状态识别的准确性与可操作性,本文提出一种针对该类节点的疲劳损伤累积检测方法.通过分析节点疲劳损伤机理与演化规律,构建多指标融合的检测体系,采用分级评价建立疲劳累积表征模型,并通过足尺拟静力循环加载试验验证.该方法可准确刻画节点损伤从萌生、稳定扩展至加速劣化的全过程,识别精度高、工程适用性强,可为钢结构桥梁节点健康监测与养护决策提供技术支撑.
钢结构桥梁钢—混凝土连接节点疲劳损伤累积多源检测
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超高性能混凝土(UHPC)凭借优异的力学性能与耐久性,广泛应用于建筑、桥梁、隧道等高要求工程领域.但因其低水胶比、高粘度的特性,生产搅拌阶段易产生干粉块结团、钢纤维团聚等内部不均匀缺陷,影响材料物理性能与长期服役效果.传统混凝土检测方法多聚焦力学性能与密实度,针对 UHPC内部均匀性的评估研究相对不足.为解决该工程痛点,研究提出振动频率法用于 UHPC内部均匀性无损检测:采用可控力敲击激励 UHPC试块,通过加速度传感器采集振动响应信号,设定固定采样频率,通过统计波速与计算皮尔逊相关系数定量表征振动响应一致性,以此判别内部均匀性.试验制备试块 1、2、3分别模拟均匀分布、无纤维缺陷区、钢纤维过量区三种典型状态,利用振动频率法与 CT扫描开展对比检测.结果表明,振动频率法可有效识别由干粉结团、钢纤维团聚引发的内部不均匀性,检测结果与 CT扫描成像一致.该方法能够准确反映 UHPC生产过程中的均匀性变化,结合 CT扫描可为提升UHPC生产质量与后期服役性能提供科学依据.
超高性能混凝土振动频率法内部均匀性钢纤维CT扫描
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针对大直径钻孔灌注桩在复杂地质条件下的成桩质量隐患,依托某桥梁配套工程开展超声波透射法与静载试验的联合测试.提取声速、波幅及主频等声波参数的异常波动特征,量化分析混凝土内部缺陷的空间分布规律与介质连续性劣化程度.建立声学衰减综合指标与单桩竖向抗压承载力折减幅度之间的非线性映射模型,揭示局部缩径、贯通性夹泥等典型缺陷对桩土体系荷载传递机制的削弱效应.测试数据验证了后注浆补强技术对缺陷桩体刚度恢复的有效性,为同类地质环境下的隐蔽工程质量评估与处治提供底层数据支撑与理论依据.
灌注桩超声波透射法声学参数静载试验承载力折减波形畸变
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乌梅河特大桥主拱肋采用大型节段工厂预制、现场高空对接焊成拱.因构件壁厚大、安装高度高、山区环境复杂等因素,高空焊接易产生较大焊接变形,影响拱肋线形与合龙精度.文章依托该工程,通过焊接工艺试验、正交试验及现场监测,系统研究焊接顺序与工艺参数对变形的影响.结果表明,对称分段退焊可有效降低径向收缩与截面角变形,焊接速度与电流影响最显著.确定合理工艺参数为电流290 A、电压31 V、速度35 cm/min、道间温度150℃,提出工艺固化、反变形预设与全过程监测的综合控制方法.应用效果显示,焊缝超声检测1次合格率98.6％,径向收缩控制在2.1～2.6 mm,合龙轴线偏差小于58 mm,可为同类桥梁施工提供参考.
钢管混凝土拱桥高空焊接工艺参数优化正交试验变形控制施工监测
