中国铁道科学研究院集团有限公司铁路隧道衬砌表观裂缝快速检测技术

发布时间:2024-02-08 15:20:34 来源:佚名 浏览量:

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中国铁道科学研究院集团有限公司铁路隧道衬砌表观裂缝快速检测技术(图1)

中国铁道科学研究院集团有限公司铁路隧道衬砌表观裂缝快速检测技术(图2)

高铁隧洞坝体表观裂纹快速检查技术2023(1)

中国铁道科学研究院集团有限公司铁路隧道衬砌表观裂缝快速检测技术(图3)

王少瑜1宋国华2冯乾宽2王石磊2李健超31.中国铁道科学研究院研究生部2.基础设施检查研究所3.铁道建筑研究所

摘要:梳理了国外外坝体表观状态监测技术发展现况,对现场踏勘检查和坝体表观检查系统检查出的拱圈裂纹检出率、里程偏差、长度偏差等关键参数进行了对比剖析。结果表明:坝体表观检查系统对长度0.3mm及以下的裂纹检出率为54.3%,对长度0.3mm以上的裂纹检出率为92.6%;横向裂纹宽度的离散偏差为±0.7m,主要由里程偏差所致;环向开裂宽度的离散偏差在-0.4~1.0m,主要由图象拼接冗余所致。与现场踏勘检查结果相比,表观检查系统辨识的环向开裂宽度存在27%的系统性放大现象,需进一步研究基于关键特点点匹配技术的图象拼接方式,增加拼接冗余,以提升环向开裂宽度的辨识精度。

中国铁道科学研究院集团有限公司铁路隧道衬砌表观裂缝快速检测技术(图4)

基于机载LiDAR的高铁机务设备及周边环境形变剖析2023(1)李博闻1刘瑞2危凤海3梁庚3石越峰2,4许兰州11.上海建筑学院机电与汽车工程大学2.3.4.铁道建筑研究所

摘要:提出一种基于机载LiDAR(LightDetectionAndRanging)点云的高铁机务设备及周边环境形变剖析方式,通过无人机机载LiDAR巡线系统获取高铁场景三维点云,对点云进行剪裁、去噪及插值;结合点云-点云比较方式与多尺度点云模型比较方式分别对机务设备及周边环境的形变进行定性与定量判定,并应用于邯长线(大同—长治)K130+874—K135+292区段。结果表明:该方式才能有效借助机载LiDAR高铁巡检数据,通过定性与定量的形变剖析及时发觉隐患。

基于卫星遥感技术的高速高铁外部环境彩钢房类危险源风险评估方式2023(1)孙新宇1姚京川2冯楠2郑佳怡21.2.铁道建筑研究所

摘要:基于面向对象方式快速提取卫星遥感影像中高速高铁沿线彩钢房类危险源的位置及属性信息,结合风速、高程DEM(DigitalElevationModel,数字标高模型),斜度等指标,采用层次剖析法、层次剖析-熵权组合法构建综合评估模型,展开外部环境彩钢房类危险源的辨识排查及风险评估。结果表明:较高危险区和高危险区均主要分布在毗邻线路右侧区域,两种模型的差异彰显在彩钢房稳定性指标上;低危险区和极低危险区主要分布在远离线路的区域,主要地物类别为自然地物及结构稳定的构建物;层次剖析-熵权组合法评估模型的估算结果更为符合实际情况。可以通过完善风险管控制度、发挥监管机构作用及路外宣传等,有效减少高速高铁外部环境彩钢房类风险。

中国铁道科学研究院集团有限公司铁路隧道衬砌表观裂缝快速检测技术(图5)

小型养路机械轨道横向水平光电检测技术研究2023(2)张钰荧徐济松何国华高春雷张世红邵靖男铁道建筑研究所

摘要:捣固车借助弦测法检测轨道横向水平时,因为采用钢丝绳弦线而具有一定的局限性,针对这一问题,提出了一种用激光弦代替钢丝绳弦线的光电检测系统。该系统采用单弦法测量轨道横向水平,在后司机室位置放置激光发射器,在前司机室旁边及后司机室前方4500mm位置放置光电侦测器。该系统包括数据采集、数据处理、图像剖析与处理、多传感数据融合四部份,通过对采集到的数据进行处理,确切定位激光图象光条中心的位置,并对接收到的传感检测值进行混频处理,使数据显得平滑彩钢房3d模型彩钢房3d模型,噪音得以有效清除。现场试验结果表明,该光电检测系统与捣固车原有检测系统检测数据的时间响应基本一致,且检测差值最大不超过0.5mm,才能满足实际检测的需求。

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高铁轨道现场检测确切性提高技巧及检测数据应用思路2023(2)高英迪1王彦春21.中国铁道科学研究院研究生部2.标准计量研究所

摘要:通过对现场检测过程的剖析以及气温对轨距和超高检测结果的影响试验,得出影响现场检测结果确切性的主要诱因有检测现场复杂环境、测量仪器的确切度、测量人员操作不规范、测量仪器选择错误等。可通过选用经过专业计量实验室校正或则检定的检测仪器、对检测结果进行修正、优化检测仪器的设计、选择适合的检测时段等,减少检测仪器和环境诱因对检测结果的不利影响;通过提升检测人员技术水平、规范检测过程等方式,去除人为诱因引起的检测偏差。采用大数据技术对检测数据间的关联及变化规律进行剖析,从而预测线路未来状态,有利于实现线路修理从周期修转变到状态修。

融合人工智能算法的高铁坝体沉降预测方式2023(2)李振华设计研究院

摘要:首先借助三阶方程拟合、GM(1,1)和BP神经网路等算法建立了高铁坝体沉降单预测模型;之后基于偏差法和熵值法,以南京轻轨4号线暗挖隧洞下穿既有高铁的检测数据为基础,融合三阶方程拟合、GM(1,1)和BP神经网路建立了组合预测模型,实现高铁坝体沉降的分阶段预测;最后,借助平均绝对偏差、均方偏差和平均绝对比率偏差评价模型精度。结果表明:基于偏差法和熵值法的组合预测模型能明显提升预测精度,预测相对偏差均大于±5%,预测均方根偏差均大于±0.1mm,验证了提出的组合预测模型的有效性。

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