文献类型：期刊文章

作　　者：刘宏伟[1]

LIU Hong-wei(School of Transportation,Qinghai Nationalities University,Xining Qinghai 810000,China)

机构地区：[1]青海民族大学交通学院,青海西宁810000

出　　处：《计算机仿真》

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：2

起止页码：400-403

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大跨度预应力混凝土桥梁裂缝加固监测,对提高桥梁耐久性具有重要意义。在对桥梁裂缝进行加固监测时,传统方法主要根据桥梁裂缝图像进行表面监测,忽略了预应力混凝土桥梁裂缝深度的检测,导致监测准确性差以及加固效果差的问题。提出基于神经网络的大跨度预应力混凝土桥梁裂缝加固监测方法。根据桥梁裂缝加固的抗力和荷载效应对桥梁裂缝加固的安全程度进行分析,评价加固效率和加固效能,采用桥梁结构的重要系数来计算桥梁裂缝加固承载能力的安全程度,确定桥梁裂缝加固的评定系数,采用桥梁裂缝和图像背景的密度分布、标准差,对桥梁裂缝加固的适应度函数进行计算,得到桥梁加固图像的像素频数和灰度值,对适应度函数进行改进和归一化处理,实现大跨度预应力混凝土桥梁裂缝加固监测。仿真结果表明,提出方法提高了桥梁裂缝加固效果和监测的准确性。

关 键 词：大跨度 预应力混凝土 桥梁裂缝 加固监测  

分 类 号：U445.72]