建设科技2024,Issue(10) :50-54.DOI:10.16116/j.cnki.jskj.2024.010.013

在役型钢再生混凝土组合结构损伤智能监测系统关键技术研究

Research on Key Technologies of Intelligent Damage Monitoring System for In-service Steel Reinforced Recycled Concrete Composite Structures

曹吉昌 任瑞 田卫 任文 高亮 周涛
建设科技2024,Issue(10) :50-54.DOI:10.16116/j.cnki.jskj.2024.010.013

在役型钢再生混凝土组合结构损伤智能监测系统关键技术研究

Research on Key Technologies of Intelligent Damage Monitoring System for In-service Steel Reinforced Recycled Concrete Composite Structures

曹吉昌 1任瑞 2田卫 3任文 4高亮 5周涛1
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作者信息

  • 1. 住房和城乡建设部科技与产业化发展中心,北京 100044
  • 2. 西安建筑科技大学交叉创新研究院,西安 710055
  • 3. 西安建筑科技大学土木工程学院,西安 710055
  • 4. 中国建筑技术集团有限公司,北京 100013
  • 5. 山东建筑大学管理工程学院,济南 250101
  • 折叠

摘要

再生粗骨料由于其自身的局限性对型钢再生混凝土组合结构的长期使用性能存在一定的影响,对在役型钢再生混凝土组合结构的长期性能需进一步探究.基于此,本文在计算机视觉技术的基础上建立型钢再生混凝土组合结构外观损伤(裂缝)识别模型,将超声检测技术与深度学习方法相结合建立在役组合结构内部损伤变化和损伤位置监测,并基于BIM平台构建型钢再生混凝土组合结构长期使用过程结构损伤智能监测系统.该研究为型钢再生混凝土组合结构长期使用性能的监测与预测提供了新方法.

Abstract

The limitation of recycled coarse aggregate has a certain influence on the long-term performance of the steel reinforced recycled concrete composite structures,thereby the long-term performance of the in-service steel reinforced recycled concrete composite structure needs to be further explored.Therefore,based on the computer vision technology,the appearance damage(crack)identification model of the steel recycled concrete composite structure is established.Then,the internal damage change and damage location monitoring model of in-service composite structures is constructed by combining ultrasonic testing technology with deep learning method.Finally,the intelligent monitoring system for structural damages during long-term use of steel recycled concrete composite structures is constructed based on BIM platform.This study provides a new method for monitoring and predicting the long-term performance of the steel reinforced recycled concrete composite structure.

关键词

型钢再生混凝土组合结构/智能监测系统/灾变控制/性能评估/关键技术

Key words

steel reinforced recycled concrete composite structure/intelligent monitoring system/disaster control/performance evaluation/key technology

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基金项目

国家自然科学基金(51608435)

青海省高原绿色建筑与生态社区重点实验室开放基金(KLKF-2023-003)

出版年

2024
建设科技
住房和城乡建设部科技发展促进中心

建设科技

影响因子:0.6
ISSN:1671-3915
参考文献量18
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