基于扩展有限元法的裂纹对输电塔角钢主材承载力的影响研究

受加工和服役中各因素的影响,输电铁塔中的角钢会出现裂纹.有必要研究裂纹对角钢承载力的影响程度,以确定检测方法和补修措施.本文针对某输电铁塔角钢主材出现的裂纹,基于裂纹扩展的COD准则和扩展有限元理论,采用ABAQUS模拟了角钢横向和纵向裂纹在拉力和压力作用下的扩展过程,研究了横向和纵向裂纹对输电塔角钢主材受拉和受压承载力的影响.结果表明:扩展有限元可以高效模拟角钢裂纹的扩展过程;横向裂纹和纵向裂纹均可降低角钢主材的受拉和受压承载力,但敏感程度不同.其中,角钢的纵向受拉承载力对横向裂纹的长度最为敏感.     

基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化方法(g2o)的基础上生成三维点云,实现室内场景的三维重建.实验中,RGB-D摄像头装载在自主移动导航的小车上,实时重构的三维场景验证了所提算法的可行性和准确性.     

基于改进YOLOv5s的辣椒采摘机器人识别定位方法

为了准确研究辣椒采摘机器人受不同作业场景影响的规律，利用获取的采摘目标信息构建基于改进YOLOv5s的辣椒采摘识别定位模型.基于光照强度、光照角度、枝叶遮挡和果实重叠等场景建立图像数据库，引入双向特征金字塔网络改进YOLOv5s的特征融合网络进行深层次特征提取，以增强网络的信息表达能力，提高检测精度.探讨不同场景对该模型检测精度P、检出率R和平均精度均值(mean average precision, MAP)的影响规律.结果表明：改进后YOLOv5s模型对辣椒的检测精度高达95.6%,较YOLOv4、YOLOv3、YOLOv2及Faster R-CNN模型分别提高了6.1%,9.3%,44.4%,8.2%;光照角度处于正面90°时的检测效果最佳，MAP达97.3%;模型在白天强光和傍晚弱光场景下的鲁棒性好，MAP值高于90%;模型在枝叶遮挡场景下比果实重叠时的检测精度高；辣椒距离相机坐标系的空间坐标测量值取0.2 m时的误差仅为1 mm,满足辣椒采摘定位精度需求.     

基于Halcon的蒸汽发生器堵板操作机器人视觉定位算法

蒸汽发生器的工作环境复杂、危险,施工人员在完成堵板螺栓紧固时存在一定的风险。介绍了一种基于图像识别的螺栓紧固方法。机器人自主作业平台主要包括机器人系统和图像采集系统两个部分,采用图像处理软件Halcon,实现基于灰度值的图像阈值分割,利用圆形曲线算法得到圆后,最终得到圆的几何中心。此外,还显示了采用扭矩和时间控制方法的紧固螺栓方法。最后通过螺栓实验和精度验证了图像识别和螺栓紧固的过程。结果表明针对堵板机器人螺栓定位问题采用的基于阈值分割的定位算法识别率为100%,定位最大误差为1.10mm,最小误差为0.92mm,满足堵板机器人螺栓自主定位的精度要求。     

面向室内环境的主动视觉即时定位与地图构建系统

提出了一个主动视觉即时定位与地图构建(SLAM)系统,能够避开障碍物,预测行人运动方向并且躲避行人,同时能够在未知环境中获得有效路径和进行稀疏三维点云地图构建.该系统由机器人平台、RGB-D摄像机和双目摄像机构成.RGB-D摄像机基于RGB-D上半身探测器进行行人检测与跟踪,同时使用RGB-D摄像机进行三维地图构建.双目摄像机通过获取深度信息寻找可通行路径.该系统实现了主动地图构建并且避免了由传统方法构建的静态地图包含行人的情况.实验验证了该系统的有效性.     

基于RGB-D相机的移动机器人三维SLAM

针对室内复杂环境三维建模问题,提出一种移动机器人快速三维同时定位与地图创建(SLAM)方法.利用RGB-D相机分别获取环境纹理和三维信息,通过图像特征提取与匹配,结合相机标定模型,建立三维点云对应关系,运用随机抽样一致性(RANSAC)算法作为位姿估计的策略求解基于对应点迭代最临近点的模型,有效解决机器人精确定位问题;引入keyframe-to-frame关键帧选取机制,结合立体栅格法及空间点云法向唯一特征,实现三维地图的更新与维护.室内环境下的实验结果验证了所提方法的可行性与有效性.     

输电线路带电作业机器人机械手RBF神经网络控制

针对完全依靠人工带电拧紧高压输电线路耐张跳线引流板螺栓作业效率低、劳动强度大、高空高压危险设计了一种双臂、双机械手的螺栓紧固带电作业机器人.在整个作业过程中着重对螺栓拧紧的关键问题进行了理论分析,建立了螺栓拧紧过程控制的RBF神经网络模型.将机器人的螺栓拧紧过程抽象为神经网络的非线性逼近控制问题,提出了基于RBF神经网络的机器人螺栓拧紧状态监测控制方法.最后带电作业试验结果显示经过该控制方法机器人拧紧的螺栓联接可靠性增强,验证了所提出方法具有较强的工程实用性,同时进一步提高了作业效率、作业安全性及作业可操作性.     

一种管道蛇形机器人的裂缝视频检测系统

为实现蛇形机器人在管道内部快速准确的识别管道内壁裂缝,基于一种改进YOLOv3算法为管道蛇形机器人设计了快速检测管道裂缝的系统。系统搭载了500万像素相机以及用于辅助标定的两个激光发生器。此系统通过摄像机采集管道内部视频信息,使用改进YOLOv3算法对视频进行检测,若识别出裂缝则输出当前图像。之后结合激光标定和边缘检测算法得到当前裂缝的物理信息。改进YOLOv3算法使用k-means++算法对裂缝数据集进行聚类,得到最佳先验框,并使用距离交并比代替交并比作为损失函数,以提高精度和速度。实验表明,改进YOLOv3算法平均精度为87.23%,与原始YOLOv3算法相比提高了5.88%;同时基于激光标定算法的图像处理得到的裂缝物理信息与实际信息误差在5%以内,可以用于实际工程。     

基于RGB-D图像的具有滤波处理和位姿优化的同时定位与建图

RGB-D相机能够同时获得彩色图像和深度图像,广泛用于同时定位与建图(SLAM)的研究.本研究针对RGB-D SLAM方法进行了两方面的改进:一方面,改进点云滤波方法,从而更有效地去除RGB-D相机数据中的噪声和冗余;另一方面,采用ICP算法提高相机位姿估计的精度,从而提高估计的相机运动轨迹的精度.在公开的数据集上对提出的RGB-D SLAM方法进行实验验证,结果表明,该方法能够有效提高移动机器人自主定位与建图的精度.     

一种融合单目信息的RGB-D SLAM优化方法

由于RGB-D传感器本身存在的局限性,其在实际应用中会有深度信息不存在或者不完整的情况,这使得多数依赖于深度信息工作的RGB-D SLAM系统的精度会受到影响.提出了一种融合单目信息的RGB-D SLAM优化方法.通过对深度图像进行分析,从深度信息的存在性、准确性和离散性分别提出三个判断条件,作为选择单目或者RGB-D处理方式的依据.该系统使得用RGB-D相机工作的SLAM系统更具精确性与鲁棒性.最后通过运行数据集将系统与其他SLAM系统进行比较,实验结果验证了本系统的可行性.     

铁路钢桥高强度紧固螺栓断裂分析及防护

为探求高强度紧固螺栓发生断裂的原因,对某铁路钢桥上断裂的紧固螺栓进行了失效分析。利用扫描电子显微镜、能量色散X射线谱、金相显微镜、洛氏硬度仪、X射线荧光光谱仪、电子万能试验机等技术手段,对铁路钢桥失效螺栓的断口形貌、断口微区成分、显微组织、硬度、螺栓用钢的成分以及力学性能等方面进行分析与研究。结果显示：螺栓用钢的化学成分、硬度及力学性能均符合国家标准要求;螺栓断口起裂区存在树枝状裂纹,裂纹内部有含硫的腐蚀产物,且螺栓工作时所受外力为交变载荷。因此,螺栓的断裂是在交变载荷下发生的腐蚀疲劳断裂。螺栓断裂的初始裂纹源位于螺杆上螺纹的根部或螺柱与螺母连接位置的根部,为由硫元素引起的应力腐蚀裂纹。此研究为防止螺栓发生应力腐蚀裂纹及衍生病害提供了理论依据。     

基于声音信号的钢材材质检测及试验研究

铁塔加工过程中需要对角钢进行夹紧、冲孔、剪切等操作,不同材质的角钢加工时会发出不同的声音,因此提出利用声音信号检测Q235和Q345两种常用角钢材质。利用传感器和采集仪搭建试验系统,采集声音信号的连续波形,并提取单个冲孔周期声音信号的波形作为后续判别的依据。针对单个周期的声音信号,提取美尔频率倒谱参数(MFCC)作为特征参数,并利用动态时间规整(DTW)方法计算待测模板与Q235和Q345两种标准模板之间的距离,距离小者判定为该种角钢材质。试验分别采集了4种型号角钢的2组样本,验证了上述方法识别材质的有效性。     

循环荷载作用下高强螺栓端板节点抗震耗能性能

为研究高强螺栓端板节点的抗震耗能性能,进行了7个连接件的循环加载试验,分析了钢管和螺栓的两种典型破坏模式以及钢管柱壁厚、螺栓直径、螺栓孔横向间距、螺栓个数,以及钢管柱截面尺寸对连接件耗能能力的影响。研究结果表明:高强螺栓端板连接件的破坏模式与钢管管壁厚度和螺栓强度有关;增大钢管柱壁厚、螺栓直径和截面尺寸以及增加螺栓个数和减少截面尺寸均能提高节点的耗能能力,增大钢管柱壁厚对节点的耗能性能的提高最为显著。     

螺栓预紧力对输电杆塔强度的影响

针对实际线路段,利用ABAQUS软件建立塔线耦合体系有限元模型,数值模拟该塔线体系在典型荷载作用下的应力和变形.根据现场倒塔情况,建立杆塔破坏局部区域三维实体模型,并与其它部分杆梁模型连接得到杆塔整体有限元模型.三维局部区域模型考虑了螺栓和连接板之间的连接细节、螺栓预紧力、螺杆和螺孔之间的间隙等.进而数值模拟研究螺栓预紧力大小对螺栓的滑移和杆塔构件应力的影响.结果表明,过小的预紧力会导致螺栓产生明显滑移,增大螺栓和杆塔构件的应力,因而螺栓预紧力不足可能是导致杆塔破坏的主要原因之一.     

基于双目视觉的物料三维空间定位算法

针对移动机械臂抓取物料过程中的三维空间定位问题,提出一种适用于双目视觉的物料定位算法。首先基于双目视觉成像原理,构建手眼矩阵,完成双目相机坐标系到机器人坐标系的转换;其次将注意力机制嵌入到主干网络的CSP结构中,采用一种YOLOv5s+CBAM改进网络结构,在自制的物料数据集上mAP达到99.1%,FPS为71,可实现物料抓取点位置的准确检测;最后针对抓取点立体匹配错误导致深度信息获取错误的问题,提出一种基于灰度值测距的SGBM改进算法获取深度信息。经实验检测,平均测距误差5.16mm,结合目标检测,可实现物料抓取点三维坐标的定位。     

高斯Wasserstein距离改进轻量YOLOv7模型的遥感影像道路交叉口检测

YOLOv7是目前目标检测任务中性能较优的模型,但在处理遥感影像中的道路交叉口时,出现目标背景复杂、先验框定位误差以及模型训练参数量增多的问题。本文针对复杂场景的道路交叉口提出一种结合归一化高斯Wasserstein距离与轻量级YOLOv7的遥感影像道路交叉口检测模型。首先,使用归一化高斯Wasserstein距离与CIOU进行先验框定位损失函数的改进,以提高网络模型对于目标尺寸的鲁棒性;其次,在加强网络特征提取模块中加入三维注意力机制,实现网络处理的特征优化;最后,在主干特征提取网络与加强特征提取网络中加入改进的FasterNet模块,提升网络模型的训练速度,减少了模型训练的参数。实验结果表明,改进后的 YOLOv7 网络模型相比原网络模型,漏检测情况得到明显改善,P、R、AP及F1值分别提升了6.2%,4.9%,6.7%,6.5%,对道路交叉口的检测效果优于原网络模型。其成果对不同环境的影像具有较强适应能力,为道路交叉口检测的发展提供了参考。     

哈尔滨市道外二十道街跨松花江特大桥钢梁制造及架设质量控制措施

哈尔滨市道外二十道街跨松花江特大桥为主纵梁、横梁、小纵梁组合结构、独塔、双索面斜拉桥,大桥位于低温地区,要求架设速度快,因此,主纵梁、横梁、小纵梁的几何尺寸、栓孔精度、主梁架设时低温焊接、高强度螺栓施拧的质量控制是哈尔滨市道外二十道街跨松花江特大桥的技术难点,通过对原材料进厂、几何尺寸、栓孔精度、试装、桥上焊接、高强度螺栓施拧等采取的各项质量控制措施,制造质量满足验收规则要求,架设顺利。2 0 1 1年1 1月2 7日,此桥获得＂中国建设工程鲁班奖＂。     

考虑横向约束作用的锚杆锚固参数优化

为了探究锚杆不同锚固参数对顺层岩质边坡稳定性的影响,基于综合考虑锚杆轴向作用力和横向作用力的锚杆数值模型,嵌入离散元软件UDEC(universal distinct element code)中的局部加固单元LOCAL REINFORCE单元,针对某顺层岩质边坡,分析了锚杆长度、锚固角、锚杆间距和布设方式对边坡稳定性的影响,并基于正交试验提出了锚固优化方案.结果 表明:锚杆存在有效长度,在有效长度内,锚杆长度和边坡安全系数存在线性关系;锚杆存在最优锚固角,且锚杆长度越大,最优锚固角越小;锚杆间距越大,边坡安全系数越小,且安全系数下降速率随间距的增大逐步减小;以边坡安全系数和锚杆用量为评价指标,通过正交试验对等长支护锚固参数进行了优化设计,得出了较佳的两个锚固试验方案;各锚固参数对边坡稳定性影响由大到小分别为:锚杆间距、锚杆长度、锚固角;锚杆布设方式对边坡稳定性的提升由大到小分别为:由长到短型、等长布置型、由短到长型.在考虑锚杆布设方式时,应使锚杆穿越的岩层与边坡位移情况相匹配.     

钢结构地脚螺栓预埋方法以及偏差处理方法

结合生产中钢结构件地脚螺栓具体施工,介绍常见预埋螺栓的埋设方法,分析在埋设过程中产生偏差的原因,总结了钢结构预埋螺栓的固定方法,有效地保障了钢结构的施工质量。