摘要
国内外的桥梁维护和检测对推进交通运输业发展起着重要作用。传统桥梁检测方式费时费力且精度低下，存在检测安全隐患。当前随着无人机应用技术的突飞猛进，无人机桥梁检测已经得到国内外行业的认可并广泛应用，但是在应用过程中往往会忽视实际气象条件的影响，造成检测任务失败甚至炸机事故，本文从风速、风向角以及气温变化等角度出发，通过数值模拟和智能算法对无人机桥梁检测进行路径优化，以保证桥梁检测任务顺利实施，确保无人机飞行安全，甚至为无人机桥梁检测行业标准制定提供一定的参考，具有十分重要的现实指导意义。 为了面向实际气象环境进行无人机桥梁检测轨迹优化研究，首先结合无人机性能参数进行约束分析，深入了解各种影响因素，包括风向风速、气温变化等。同时，根据重庆市大跨径桥梁尺寸构建物理模型，重点关注墩柱结构。然后，借助重庆市气象局提供的桥梁所在区域的风速、气温等信息，数值模拟了不同风况下流经墩柱产生的尾涡，分析确定尾涡的影响范围。最后，综合考虑实际气象条件下尾涡影响范围，以及无人机自身约束，借助遗传算法确定出无人机桥梁检测轨迹，规避障碍物和尾涡影响的危险域，给出最优飞行检测路径。 研究结果表明，在利用无人机进行桥梁检测时，方墩结构相较于圆墩结构的危险性更高。在不同风况下，风速越大，无人机发生碰撞、炸机的可能性越高；而温度的变化对产生的尾涡影响范围不大，无人机受到的威胁较小。无人机桥梁检测的最优路径对气象条件尤其是风速因素比较敏感。因此，在为无人机进行桥梁检测制定飞行计划时，准确识别和考虑这些因素是至关重要的，以提高桥梁检测的效率和有效性。
NETL