国家自然科学基金(51278085)
- 作品数：4 被引量：27H指数：4
- 相关作者：赵雪峰李生元孙涛侯立群欧进萍更多>>
- 相关机构：大连理工大学中国天辰工程有限公司东北电力大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 钢筋混凝土锈蚀诱导的膨胀监测及评估——低相干光纤应变传感器的应用被引量：4
- 2014年
- 针对钢筋混凝土中锈蚀问题,提出了一种基于低相干光纤应变传感器的钢筋混凝土锈蚀进程监测方法,设计中将传感光纤环绕在待测结构易锈蚀部分,通过测量钢筋锈蚀诱导膨胀所造成的结构微形变来反映其锈蚀进程.基于Michelson干涉仪的信号解调方法可以测得任意长传感光纤上5μm的绝对形变.将布里渊分布式传感器和低相干光纤应变传感器布置在同一钢筋混凝土试件结构中,进行模拟海洋环境的电化学加速锈蚀实验.结果表明,分布式传感器在多点测量方面有优势,但其信号强度在锈蚀的后期衰减较快,在18mm钢筋直径的锈蚀实验中测得的上限锈胀应变为1000με,这难以满足结构耐久性监测的需要.而低相干光纤应变传感器可以长寿命测量出锈蚀的产生及发展,根据这些实验数据对钢筋混凝土的锈蚀膨胀应变与结构性能作了相关分析,为钢筋混凝土结构的耐久性监测提供了一种可行的实验室研究手段.
- 魏鹤鸣张平磊崔砚军赵雪峰孙长森
- 光纤光栅应变传感器温度补偿计算值的改进被引量：14
- 2014年
- 温度补偿传统算法没有考虑光纤光栅应变传感器标定状态和实际测试状态的差别,在算法理论上存在不足。为解决这一问题,分析了测试状态下传感器的约束变形特征及温度影响,提出了温度补偿改进算法。通过对改进算法和传统算法的比较分析以及混凝土试块应变测试试验,验证了算法的正确性。理论分析表明,改进算法体现了传感器本身的线膨胀系数和被测结构线膨胀系数的差别所带来的影响,理论上更合理。混凝土试块应变测试试验结果表明,利用改进算法得到的实测应变误差小于4με,而利用传统算法得到的实测应变大于8με。改进算法理论正确,计算结果精度更高,具有工程实用性。
- 侯立群赵雪峰冷志鹏孙涛
- 关键词：光纤光栅温度补偿线膨胀系数
- 基于人工智能与智能手机的混凝土裂纹检测被引量：6
- 2017年
- 近年来,伴随着互联网技术的不断提高及相关硬件的支持,人工智能技术得到快速发展,也为大数据处理和应用提供了基础。同时,智能手机的普及也为采用众包模式进行大数据收集提供了极大的便利。基于此,文中提出了将人工智能与智能手机相结合,利用智能手机进行混凝土裂纹图片收集,再利用人工智能深度学习中的卷积神经网络进行图片中的裂纹识别和定位,达到裂纹检测的目的。最后提出了基于人工智能与智能手机的混凝土裂纹检测的众包模式,调动公众来收集混凝土裂纹图片大数据,充分利用智能手机与人工智能技术的优势,使得混凝土裂纹图片大数据的收集与裂纹检测成为可能。
- 赵雪峰李生元欧进萍
- 关键词：人工智能智能手机卷积神经网络众包
- 基于人工智能机器视觉技术的古建筑表层损伤检测被引量：5
- 2017年
- 21世纪以来,在大数据和GPU加速训练的支持下,以深度学习为核心的人工智能技术迅速发展,并在多领域得到了广泛应用。与此同时,随着国民经济实力和文化素质的不断提升,国家对于古建筑的保护也愈发重视。然而在长期自然及人为因素的共同作用下,古建筑难免会受到不同程度的损伤,这些损伤在很大程度上表现在结构的表层,如裂缝、酥碱、剥落、倾斜、空鼓等。因此,对这些表层损伤实施快速和高效的识别和定位,为后续的诊断和修复工作提供指导具有重大意义。目前国内对于古建筑表层损伤的检测主要为人工方法,即通过目测和借助专业的设备完成工作。然而人工方法效率不高,且需要较强的专业性和经验因素。为解决该问题,文中提出了一种基于人工智能方法的古建筑表层损伤检测技术,通过获取大量具有多类损伤古建筑的表层图像样本并进行人工分类,使用卷积神经网络对样本进行训练,得到一个用于识别损伤的分类器并验证其准确性。分类器成功建立后,使用滑动窗口算法对结构表层图像进行测试,从而完成损伤的定位工作。最后提出了众包式检测的思想,通过调动公众来收集训练样本,达到提高效率,节约成本的目的。
- 赵鹏赵雪峰赵庆安李生元方腾伟赵鑫如
- 关键词：人工智能机器视觉古建筑
