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题名PSO 算法在氯盐环境结构耐久性评定中的应用
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作者
杨厚易
张凯
过民龙
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机构
广东省建筑科学研究院集团股份有限公司
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出处
《广东土木与建筑》
2021年第10期30-34,共5页
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文摘
氯盐环境下钢筋混凝土结构的耐久性是沿海地区混凝土结构的一项关键指标,直接影响结构的正常使用寿命。针对混凝土结构耐久性评定标准(《混凝土结构耐久性评定标准:CECS 220∶2007》与《既有混凝土结构耐久性评定标准:GB/T 51355—2019》)中氯盐环境下的钢筋脱钝时间和保护层锈胀开裂时间模型,分析了模型解空间分布,构建了误差函数与目标函数,利用了粒子群算法(PSO)进行求解。通过稳定性、安全性、可用性3个维度对耐久性评定中的模型求解问题进行了分析和论证。实现了“小时”级的钢筋脱钝时间和保护层锈胀开裂时间评估精度,从而证明了算法的稳定性。模型求解的计算时间仅需0.3 s,证明了PSO算法针对问题的可用性。
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关键词
混凝土结构
耐久性评定
粒子群算法
模型求解
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Keywords
concrete construction
durability assessment
particle swarm optimization
model solving
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分类号
TU375
[建筑科学—结构工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名建筑工程中钢管桩的腐蚀及其控制技术
被引量：1
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作者
莫烨强
张凯
张克敏
过民龙
杨厚易
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机构
广东省建筑科学研究院集团股份有限公司
广东建科创新技术研究院有限公司
广州东华职业学院
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出处
《广东土木与建筑》
2022年第6期9-12,共4页
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基金
广东省住房城乡建设科技协同创新中心专项课题二(2018B020207015)。
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文摘
钢管桩具有承载力高、打桩施工便捷、施工进度快、环境影响小等优点,在复杂地形中逐渐得到推广应用。但大部分钢管桩采用碳钢材质,其在实际工程应用中易受到腐蚀环境的侵蚀,严重影响设计寿命,尤其在沿海地区中更为突出。通过回顾钢管桩的发展历程,对腐蚀环境进行分类及腐蚀机理进行归纳总结,并整理工程应用中常用的防腐措施,为同类工程的设计及日常管理提供参考。
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关键词
沿海工程
钢管桩
腐蚀
控制技术
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Keywords
coastal engineering
steel pipe pile
corrosion
control technology
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分类号
TU971
[建筑科学—建筑理论]
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题名基于全卷积神经网络的锈蚀钢筋截面检测方法
被引量：1
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作者
过民龙
张凯
杨厚易
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机构
广东省建筑科学研究院集团股份有限公司
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出处
《广东土木与建筑》
2022年第1期85-90,共6页
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文摘
锈蚀钢筋检测的传统方法对试验仪器的精度要求高、人为因素对检测结果的影响大,不便于应用推广。基于全卷积神经网络提出了一种锈蚀钢筋截面的检测方法,通过对锈蚀钢筋截面图像样本进行像素分割以实现截面区域的检测。神经网络设计时采用了VGG19-FCN及U-Net两种架构,并对二者的识别性能进行了对比分析。图像样本采用从实际工程中搜集到的2000个锈蚀钢筋截面图像(单钢筋截面),并对其进行人工标注。结果表明:①采用小批量子集随机梯度下降法对神经网络进行训练,其效果等同于小批量随机梯度下降法,可解决训练神经网络时小批量数量需求大而显存不足的问题;②VGG19-FCN及U-Net两种网络架构在验证集上的最终精确度分别达到96.59%和95.06%,可说明其对本文锈蚀钢筋截面识别切实可行;③在以5%相对误差为识别容差的条件下,锈蚀钢筋截面采样时待检测钢筋截面尺寸占全图的比例范围有限值,对VGG19-FCN网络架构为28.23%~71.95%、对U-Net网络架构为39.32%~71.95%。综合存储空间、训练时间、识别精度,采用U-Net网络架构对锈蚀钢筋截面识别的效果更优。
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关键词
锈蚀钢筋
截面检测
全卷积神经网络
像素分割
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Keywords
corroded rebar
section detection
fully convolutional networks
pixel segmentation
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分类号
TU192
[建筑科学—建筑理论]
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