表面开槽碳纤维布-混凝土界面抗剪性能试验

为探究表面开槽法对碳纤维布(carbon fibre reinforced plastics,CFRP)-混凝土界面抗剪性能的影响,开展了表面开槽法CFRP-混凝土单剪试验,研究槽宽深比(0.5、1.0和1.5)和沟槽形状(矩形、正梯形和倒梯形)对CFRP-混凝土界面抗剪性能的影响,重点探究失效模式、断裂能、平均剪应力等指标,并提出表面开槽黏结界面抗剪设计方法。结果表明:较未开槽粘贴法,表面开槽法失效模式由Ⅱ类剥离破坏转变为Ⅵ类断裂破坏,界面断裂能最大提高136.4%,充分发挥CFRP布的抗拉强度和利用率;槽宽深比与平均剪应力成正相关,且存在最优值;正梯形沟槽的平均剪应力分别较倒梯形和矩形沟槽提高10.1%和11.8%。表面开槽法具有较好的抗剪性能,提出的设计方法可用于指导其黏结界面抗剪设计。

碳纤维布松弛性能试验及计算方法研究

为研究碳纤维(Carbon Fibre Reinforced Plastics,CFRP)布轴向拉伸下的松弛性能,采用自主研发FRP布松弛测试装置,在恒温恒湿条件下进行了9个试件为期168h的应力松弛试验,分析预应力水平和CFRP布尺寸对松弛性能的影响,并建立松弛率计算公式。为验证计算公式的有效性,对本文和其他学者的试验结果进行了比较分析。试验结果表明:当预应力水平小于0.3时,CFRP布松弛率随预应力水平增加而减小;预应力水平大于0.3时,松弛率随预应力水平增加而增大;CFRP布尺寸越大,松弛率越大;本文建立的松弛率计算公式与试验值吻合较好,可以较有效地预测碳纤维布的松弛率,为预应力CFRP布加固RC构件在工程中的应用提供参考。

基于轻量化网络与迁移学习的桥梁水下桩墩结构表观病害轮廓提取

水下桩墩作为桥梁结构的重要组成部分,由于其所处复杂的水文环境,通常会在其表面产生各种表观病害。现有的光学检测方法存在2个方面的问题:①水下图像模糊不清,色彩严重失真;②无法定量化识别病害尺寸大小,且检测效率低。针对这些问题,提出了图像融合增强算法与深度学习模型相结合的水下桩墩表观病害轮廓提取方法。首先,提出了一种基于点锐度权重的图像像素级融合算法,不仅能够融合2种单一增强图像,而且在保证有效色彩校正的同时还能显著提高图像的对比度。其次,对DeepLabv3+语义分割网络模型进行轻量化改进,使其保证精度的情况下,尽可能降低模型所需的权重参数量;随后采用陆上建筑结构中的表观病害公开数据集训练主干特征提取网络层,并采用迁移学习方法将其运用到目标域的检测任务中。最后,利用水下试验与实际工程采集到的图像数据集对轻量化改进模型进行训练,建立起水下桩墩表观病害轮廓提取模型,然后对其进行验证与测试,并从3个方面进行了比较与讨论,即与其他5种常用算法的比较、图像融合前后的检测结果以及噪声影响,验证了所提出改进方法的鲁棒性和有效性。结果表明:提出的图像融合增强算法可以有效地增强病害图像轮廓的细节特征,且所提的轻量化改进模型不仅具有最高的识别精度,还能够保持较高的检测效率与鲁棒性,适合植入小型水下机器人中用于实际桥梁结构的水下桩墩表观病害轮廓的实时化、定量化检测。

数字孪生在空间结构生命周期管理中的应用与挑战

数字孪生是推动空间结构生命周期数字化、智能化管理的关键技术.为实现空间结构生命周期的智能管理,首先,分析数字孪生在“面向对象”和“面向过程”中的含义,给出基于数字孪生的空间结构生命周期管理新内涵;其次,分析空间结构在设计、建造和运维等结构生命周期管理各阶段的应用范式,以此建立数字孪生驱动的空间结构应用架构;最后,对数字孪生在空间结构生命周期管理应用中存在的挑战进行阐述和展望.研究表明,数字孪生是空间结构生命周期管理的技术保障,而高保真孪生体是实现数字孪生功能的重要前提.