陈敏
- 作品数：6 被引量：17H指数：2
- 供职机构：交通部公路科学研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金博士研究生创新基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程建筑科学更多>>
- 小型农村公路混凝土裂缝成因分析及防治措施被引量：1
- 2022年
- 混凝土裂缝是农村公路路面及桥梁施工过程中出现较多的质量通病之一,裂缝的存在会对结构物耐久性产生不良影响,降低结构物使用年限,较为严重的裂缝会危及结构物安全。该文在对嘉兴地区小型农村公路混凝土路面和桥梁混凝土桥面裂缝种类及形态进行总结的基础上,结合该地区特点以及国内外研究成果分析了道路结构路面表面不规则收缩裂缝、路面纵向通长裂缝以及路面横向裂缝形成的原因,同时,分析了桥梁结构中桥面纵向裂缝、桥梁伸缩缝混凝土裂缝以及混凝土桥面连续裂缝等不同裂缝形成的原因。最后,提出了一些常见裂缝防治办法以减少小型农村公路混凝土裂缝。
- 张善华郭春伶陈敏
- 关键词：桥梁路面裂缝
- 基于无人机倾斜摄影和三维激光扫描的桥梁数字化建模方法被引量：10
- 2022年
- 为开展无人机倾斜点云与车载激光点云的数据融合,实现融合数据的优势互补,弥补倾斜摄影技术观测视角上的不足,完成桥梁的高精度数字化还原,针对无人机倾斜摄影测量技术无法全面获取完整地物三维信息,导致建模中存在桥梁三维模型局部纹理扭曲、空洞的问题,提出了一种利用无人机倾斜摄影技术与三维激光扫描技术进行多源数据融合建模的方法。首先用倾斜实景三维重建技术将无人机获取的桥梁倾斜实景三角网数据转换为倾斜密集点云。然后针对两种数据分布特点,基于同名平面几何特征的点云配准方法,对待匹配点云中的公共面进行初步提取,并利用多分区最小二乘拟合算法进行去噪。接着对去噪的平面点云使用RANSAC算法进行平面拟合,使用四元数坐标转换模型计算旋转矩阵,建立了间接平差误差方程计算融合参数,将两种点云进行了高精度融合。最后利用全视角覆盖的融合点云数据进行了精细三角网重建,通过纹理自动映射得到融合后的桥梁精细化模型。试验结果表明:影响倾斜实景模型精度的因素主要是数据融合误差和建模误差;基于多源数据融合的建模方法既能保证三维模型的重建效率和精度,又能修正无人机倾斜摄影建模存在的桥梁底部纹理,为桥梁数字化还原提供了可行的方法。
- 周勇刘如飞齐辉丛波日陈敏
- 关键词：桥梁工程多源数据融合激光点云
- 泸州长江一桥的抗震分析
- 2015年
- 为了了解刚构悬臂梁桥的动力特征和抗震性能,本文利用两种应用最为广泛的抗震分析方法 --反应谱法和时程分析法对泸州长江一桥进行了E1地震作用下的抗震分析,分析结论可以为同类桥梁提供参考借鉴。
- 郭伶陈敏
- 关键词：桥梁抗震抗震分析反应谱时程分析
- 独塔斜拉桥结构变形监测数据相关性模型
- 2023年
- 建立结构变形监测数据相关性模型,可实现对桥梁结构损伤的预警。详细分析了多个桥梁结构变形监测数据与温度数据间的多维时滞关系,并基于长短时记忆(LSTM)神经网络,构建了桥梁结构变形监测数据的相关性模型。通过优化LSTM神经网络模型的输入构造提高模型的预测精度,并构建了多变量预测模型,降低模型的训练成本。以某独塔斜拉桥的梁端位移、主梁挠度、索塔倾斜和结构温度监测数据为例,对不同变量的相关性进行了分析,对梁端位移和主梁挠度监测数据序列进行了预测,并与门控循环单元(GRU)神经网络的预测精度进行比较。结果表明:梁端位移、主梁挠度、索塔倾斜和结构温度监测数据间存在多维时滞现象,相关性不明确,采用传统的线性拟合和非线性拟合的方法,难以准确估计结构变形之间的复杂映射关系;通过优化LSTM神经网络模型的输入构造,提高了模型对于结构变形数据的预测精度,消除了结构变形监测数据存在的多维时滞现象,且预测误差远小于GRU神经网络,预测精度显著优于GRU神经网络;多变量预测模型的预测精度相比单变量模型的预测精度有所下降,但多变量预测模型可同时对梁端位移和主梁挠度监测数据序列进行预测,具有更高的模型使用效率,降低了模型的训练成本,适用于对多变量数据进行快速预测。
- 翟文强陈敏曹宝雅邓扬鞠翰文
- 关键词：桥梁工程神经网络斜拉桥结构健康监测
- 施工期预应力混凝土箱梁顶板纵向裂缝成因分析与控制措施研究被引量：4
- 2013年
- 以预应力混凝土连续刚构单箱双室箱梁桥为例,分析了施工期顶板表面纵向裂缝的成因。由于受先期浇注的腹板和内部钢筋的共同约束,顶板表面位于腹板上方处易出现纵向裂缝。研究结果表明:裂缝产生的主要原因是混凝土硬化收缩、温度收缩、纵向大吨位预应力的泊松效应以及自重应力等因素的共同作用。利用最大线应变理论,通过计算不同施工步序下的顶板表面的最大拉应变,判断裂缝开裂发展情况。在混凝土浇注初期,裂缝产生原因主要是混凝土温度收缩造成;之后硬化收缩所占比重最大,约占总收缩量的80%左右;预应力张拉和拆模进一步加剧了裂缝的扩展。在原因分析和计算的基础上,提出该类纵向裂缝的防控措施,为今后类似结构的设计和施工提供参考。
- 应国刚陈立平应跃龙陈敏
- 关键词：温度收缩泊松效应
- 路面连续激光点云中车辙三维特征提取方法研究被引量：2
- 2022年
- 路面车辙病害的自动准确检测是道路养护和管理的重要支撑。针对传统车辙提取时纵向分布特征信息缺失的问题,充分挖掘车载路面激光点云数据中车辙目标的空间分布特征信息,提出了一种利用路面连续激光点云进行的车辙三维特征提取方法。在路面点云分类提取基础上,根据路面标识线进行车道点云分割,将单车道激光点云数据转化成各类特征图像,结合二三维特征提取算子进行了车辙轮廓提取。首先,对点云进行高程归一化,消除路面纵坡和横坡的影响。接着,根据路面激光点云的高程、坡度、坡向信息生成3种路面特征图像,进一步运用图像处理方法提取车辙凹槽侧壁边缘线和凹槽底部中线,作为车辙平面轮廓线。然后,基于路面横断面密集激光扫描点,采用断面曲线拟合分析法精确提取车辙横断面轮廓线和轮廓边界点。最后,以横断面提取的精确车辙轮廓点为约束,修正车辙平面轮廓线,运用车辙平面轮廓线和横断面轮廓线联合表达车辙精细三维特征。结果表明:该方法能够完整地提取出车辙平面轮廓线和横断面轮廓线,提取的车辙宽度相对误差小于5%;车辙深度与基于点云数据直接提取结果的差值不超过0.5 mm;车辙横断面面积相对误差小于10%,优于传统车辙特征提取方法,认为该提取结果能够为路面管理养护提供支撑。
- 刘如飞刘如飞陈敏
- 关键词：道路工程特征图像激光点云
