朱劲松 作品数:157 被引量:834 H指数:17 供职机构: 天津大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 天津市科技支撑计划重点项目 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 建筑科学 交通运输工程 自动化与计算机技术 机械工程 更多>>
一种基于动态称重系统的桥梁疲劳寿命频域分析方法 本发明涉及一种基于动态称重系统的桥梁疲劳寿命频域分析方法,包括:采集通过桥梁的各个车辆的车重、车速、轴距数据;统计采集的数据,并进行曲线拟合;拟合的概率密度曲线,建立车辆的元胞自动机仿真模型,生成随机交通流;模拟出不同的... 朱劲松 邢雨 王祥宇文献传递 混凝土双轴疲劳试验与破坏预测理论研究 许多混凝土结构工程,如高等级刚性混凝土路面与机场道面、桥梁、轨枕、吊车梁、海洋平台和核反应堆压力容器、安全壳和重型机械基础等,除受静载作用外,还受到诸如车辆、核动力、风浪、水流冲击与机械振动等重复荷载作用,疲劳破坏是它们... 朱劲松关键词:混凝土 定侧压 双轴压 灰色系统 边界面 一种装配式双塔斜拉桥损伤识别试验模型系统 本发明公开了一种装配式双塔斜拉桥损伤识别试验模型系统,该系统由双塔斜拉桥试验模型、移动荷载系统、数据采集系统组成;双塔斜拉桥试验模型由主梁、索塔,斜拉索、支座和基座组成,其中主梁由不同长度规格的节段拼装而成;移动荷载系统... 朱劲松 王俊杰 孙雅丹文献传递 基于小波包能量的桥梁损伤识别指标 被引量:22 2015年 为达到桥梁结构损伤识别的目的,基于小波包分析方法提出了小波包能量变化率平方和(the sum square of wavelet packet energy change rate,简称WPERSS)损伤指标。分别将健康与损伤结构的加速度响应信号进行小波包分解得到小波包能量,通过计算小波包能量变化率平方和损伤指标进行损伤识别。对简支梁模型进行数值模拟,分析单一损伤与两处损伤时不同损伤程度的损伤识别情况,分析不同噪声水平对识别效果的影响。结果表明,该指标可有效识别损伤位置且对噪声具有鲁棒性。对装配式双塔斜拉桥模型进行试验,联合多个测点响应的损伤指标可以判别结构的不同损伤状态,验证了小波包能量变化率平方和指标的有效性。 朱劲松 孙雅丹关键词:小波包 损伤识别 钢-混凝土组合结构的环槽铆钉连接副及铆接、拆换方法 本发明涉及一种钢‑混凝土组合结构的环槽铆钉连接副及铆接、拆换方法,本发明预紧力帽分别与预埋铆钉杆和紧固咬合段固结,紧固咬合段带有紧固环槽,拉伸段设有拉伸受力环槽,断裂槽在拉伸段轴向拉力作用下断裂,环套可在紧固咬合段范围内... 朱劲松 刘周强 于小强基于应变冲击系数指标的悬索桥损伤识别方法 2023年 为实现大跨度悬索桥的快速检测与评估,提出了一种基于动力放大系数的改进损伤识别方法。首先,通过对比完好和损伤桥梁的应变冲击系数构建损伤指标,其中完好桥梁的基准动态响应数据通过自编的车桥耦合程序得到;其次,结合全桥损伤指标的峰值与整体变化趋势进行分析,实现对结构损伤的定位与损伤程度的评估;最后,通过数值模拟和悬索桥缩尺模型试验,验证了该方法对于桥梁损伤定位和定量的有效性。数值模拟与试验结果表明,该方法可较为准确地定位悬索桥损伤,对损伤程度实现初步定量判定。利用损伤桥梁与完好桥梁损伤指标的差值评估桥梁损伤情况,可消除桥面不平顺度对损伤识别的影响。该方法抗噪能力较强,具有较好的工程应用前景。 朱劲松 陈旭晟关键词:悬索桥 车桥耦合振动 损伤识别 基于数字孪生技术的大体积混凝土施工温度场控制方法 本发明涉及基于数字孪生技术的大体积混凝土施工温度场控制方法,通过大体积混凝土中固定测点有限的监测数据来反演混凝土导热系数、比热容及水化度等关键参数,重构其三维温度场,并以此为基础预测温度场的变化规律,及时调整降温措施方案... 朱劲松 王彦磊 王子意 孙雅丹钢箱-混凝土组合梁桥竖向温度梯度分析 被引量:2 2022年 为了研究钢箱-混凝土组合梁桥竖向温度梯度分布模式和其影响因素,以某简支钢箱-混凝土组合梁桥为背景,基于三维遮挡算法,考虑太阳辐射、对流换热、结构热传导等因素影响,采用ABAQUS有限元软件建立钢箱-混凝土组合梁桥温度场,分析精细有限元模型。分析四季典型天气下竖向温度分布变化规律,提出了两种竖向温度梯度模式,采用基于温差基数、位置基数的多折线模式对竖向温度梯度进行简化。采用参数分析的方法分析环境参数、材料参数、截面参数对竖向温度梯度的影响,并采用多元线性回归的方法分析各参数的影响程度,提出钢箱-混凝土组合梁桥的竖向温度梯度基数回归函数。 朱劲松 李雨默 顾玉辉 常文洁一种面向损伤识别和施工方案验证的悬索桥试验模型系统 本发明公开了一种面向损伤识别和施工方案验证的悬索桥试验模型系统,该系统由双塔地锚式悬索桥模型、引桥模型、移动荷载系统、数据采集系统组成。本发明可以完成悬索桥结构动力和静力性能的模型试验,可以模拟桥面车辆行驶中不平顺状况,... 朱劲松 张骞 孙雅丹 张一峰 鲁子悦文献传递 基于卷积神经网络和迁移学习的钢桥病害识别 被引量:16 2021年 针对钢桥病害识别效率低、精度不高的现状,提出了一种基于深度学习的钢结构表观病害识别方法。该方法将卷积神经网络Inception-v4和迁移学习相结合,分别采用迁移学习中特征提取和微调2种训练方式获得2种模型,并与全新训练的Inception-v4模型进行对比。首先,收集656幅钢桥病害图像,包括涂层劣化176幅,腐蚀173幅,焊缝开裂151幅,完好156幅,对其进行旋转、翻转、调整对比度等预处理,使数据集扩充至3742幅,按照8∶1∶1的比例,划分训练集、验证集和测试集;然后,采用3365幅钢桥病害图像分别对特征提取模型、微调模型与全新训练模型进行训练和验证,对比了批大小(batch-size)和学习率对模型训练效果的影响,并对这2个参数进行了优选;最后,采用377幅病害图像进行测试,得到特征提取模型、微调模型和全新训练模型训练一个时期(epoch)的时间分别为47.2、119.2、121.8 s,测试正确率分别为89.39%、97.88%与91.25%。结果表明:迁移学习的2种模型较全新训练模型,减少了数据的需求量,提高了运行效率和病害识别准确率;微调模型经历较少的epoch,便可达到较高的测试准确率,更适于钢桥病害识别的实际应用。 朱劲松 李欢 王世芳关键词:桥梁工程 钢桥 病害识别 卷积神经网络 图像处理