贵州汽车深度养护与精准诊断技术解决方案

建材工业智能制造数字转型重点任务

〔2020〕39号),提出要加快新一代信息技术在建材工业推广应用,促进建材工业全产业链价值链与工业互联网深度融合,促进行业智能化生产,网络化协同,规模化定制,服务化延伸,夯实建材工业信息化支撑基础,提升智能制造关键技术创新能力,引领建材工业迈向高质量发展.重点任务:一是开展建材工业信息化生态体系构建行动,二是推进建材工业智能制造技术创新行动.其中:水泥行业:重点形成数字规划设计,智能工厂建设,自动采选配矿,窑炉优化控制,磨机一键启停,设备诊断运维,生产远程监控,智能质量控制,能耗水耗管理,清洁包装发运,安全环保管理,固废协同处置等集成系统解决方案.玻璃行业:重点形成原料选矿和配料,熔窑,锡槽,退火窑三大热工智能化控制,熔化成形数字仿真,冷端优化控制,在线缺陷检测,自动堆垛铺纸,自动切割分片,智能打码仓储等集成系统解决方案.墙体材料行业:重点形成原料精准制备,坯体成型切割,干燥(蒸压)养护,窑炉优化控制,质量自动检

公路沥青路面预防性养护技术应用研究

本研究针对沥青路面性能提升需求,通过综合检测与精准诊断,制定裂缝封闭,车辙修复与功能性罩面相结合的组合方案.工程应用后,路面性能显著改善:IRI均值从3.2m/km降至1.9m/km,SFC由0.38提高至0.54,PCI从70上升至85,车辙深度平均减少45%,有效延缓性能衰减.该策略可推迟大修周期3～5年,全生命周期成本效益显著.

城市桥梁结构健康监测系统设计与应用分析

城市桥梁结构健康监测系统设计复杂且关键,需结合桥梁类型,服役环境与监测需求,遵循"全面覆 盖,精准监测"等原则,采用分层架构.系统核心技术涵盖感知层监测技术与设备,传输层通信技术,数据处理层分 析技术.应用实施流程包括监测方案制定,系统安装调试,运行维护与预警响应.当前系统存在监测方案针对性不 足,数据处理诊断精度不高等问题,需从监测方案制定,技术选型优化,并完善应用管理机制,实现监测与养护深度 融合,保障桥梁安全运营.

基于误差诊断的地铁隧道渗漏水识别模型优化研究

截至2018年底,中国大陆地区共计35个城市开通轨道交通,地铁运营线路4354.3km,占比75.6%.由于列车动载,土压力,地下水,防水材料,管片拼装,周边施工等因素的影响,隧道在服役过程中不可避免出现各种结构病害(如裂缝,掉块,渗漏水,道床剥离等).如果未能及时将病害检测出来,并采取有效的补救措施,则可能引起管片漏水漏沙,轨道锈蚀,隧道设备损坏,隧道变形甚至坍塌等风险,对地铁,乘客人身安全,周边环境等均构成重大威胁.然而,目前病害检测的主要手段仍是以人工为主,该方法劳动强度大,效率低,且主观因素大.此外,为了避免因维护检测对居民日常出行造成不便,地铁的运营维护时间有限,一般限制在每天晚上列车停运期间,通常有效检测的天窗期仅2-3h.因此,为了保证地铁隧道运营养护工作的平稳运行,需要对隧道衬砌病害快速检测. 同济大学自主研发了"基于机器视觉的快速移动式地铁隧道结构病害检测分析系统"(MTI,MovableTunnelInspection),可以实现病害图像的快速收集.但是研究表明,1km的地铁隧道会带来超过200GB的检测数据,如果将图像病害识别的任务全部交由人工完成,平均需要花费70多小时. 在人工智能和大数据高速发展的时代背景下,高精度的深度学习模型层出不穷.但是,将这些模型迁移至盾构隧道渗漏水病害数据集后,模型精度出现下降.此外,由于病害数据集的图像数量较少,导致模型在训练集和验证集上表现差异较大,过拟合现象严重.因此,本研究采用深度学习模型实现病害图像的快速精准识别.考虑到当前模型在迁移到渗漏水病害数据集后存在检测精度低等"后遗症",本研究首先针对深度学习模型进行误差诊断,确定原始模型的优化方向.而后,根据诊断结果,对原始深度学习方法进行分析与改进. 全文研究分为五步.第一步,收集,标定并建立适用于深度学习的隧道病害样本库;第二步,搭建可对盾构隧道渗漏水病害进行图像分割的深度学习模型;第三步,根据误差诊断,对模型的四种误差类型的优化上限进行了分析讨论,得到基于本数据集的最佳优化方向;第四步,根据误差诊断的结果,对原始深度学习模型进行优化改进,提高原始模型对渗漏水的识别能力;第五步,对摄影参数进行标定,获取渗漏水图像的像素-面积换算关系. 本论文的主要研究内容及成果如下: (1)针对盾构隧道渗漏水病害样本库的建立问题.由于人工收集渗漏水病害耗时长,效率低,原始数据集渗漏水病害图片数量未能满足深度学习模型训练的要求.因此,本研究通过旋转,翻转,改变图片颜色,亮度,对比度等数据扩容操作,增加了原始渗漏水数据集的空间复杂度和色彩复杂度.此外,考虑到深度学习模型对不同背景下的渗漏水病害的识别能力可能不同,本研究将原始数据集细分为五类,评估盾构隧道复杂背景对深度学习模型的渗漏水识别能力的影响. (2)为解决当前深度学习模型病害图像识别效果不佳,定位,分割精准度低的问题.本研究首先对原始模型进行误差诊断,得到原始模型基于本数据集的四种误差类型的优化上限.而后,根据误差类型的优化上限,确定原始模型的优化方向.分别采用数据扩容,迁移学习方法,提高原始模型的渗漏水识别能力,减少目标漏检误差;采用级联策略,提高参与训练的图像正样本病害质量,减少模型的定位误差错误;结果表明,针对优化上限高的误差类型的优化,可以极大的提高模型的渗漏水病害识别能力,模型在验证集上的AP值由53%提升至80.6%.此外,本研究尝试通过更换骨干的方法,对优化上限低的误差类型进行优化,使模型抽取得到更深语义的特征,减少模型的背景混淆误差.结果表明,针对优化上限有限的误差类型的优化,可能反而稍微减弱模型的病害识别能力,AP值由80.6%降低至75.9%.以上实验结果证明,未来模型优化工作的重心应当放在解决优化上限高的误差类型上. (3)考虑到渗漏水病害的图像像素可能无法作为评估盾构隧道安全状况的可靠指标.本研究对病害图像的摄影参数进行标定,得到渗漏水像素-面积的换算公式.虽然,换算公式的误差随着相机中心到目标中心距离的减小而增大,但公式的平均误差仅为3%左右,最大误差约为8%,满足实际工程要求.上述分析证明,与分割误差相比,标定误差可以忽略不计,未来的优化工作应当着眼于如何减小深度学习模型的分割误差.

公路养护工程材料质量抽检与劣质材料排查机制优化设计

公路交通安全设施材料质量监管面临抽检靶向性不足,劣质材料溯因断裂及响应迟滞三重挑战.本文提出具有方法学突破的"动态风险适配监管模型",创新性构建LIBS光谱-区块链哈希值-联邦学习梯度的三元组耦合机制:首先基于"设施功能权重-材料失效模式-供应链节点"三维矩阵构建动态抽检策略,通过多模态传感阵列实现从宏观形貌到分子结构的隐蔽缺陷级诊断;进而开发跨链溯源协议,将区块链哈希值锚定的质量数据与联邦学习梯度共享机制深度融合,形成"风险熵值智能预警-责任图谱动态推演-分级熔断精准干预"的闭环治理体系.该模型实现了工程监管范式的根本性跃迁:通过数字孪生技术构建全寿命周期材料基因库,将传统"事后抽检"模式升级为"设计-生产-施工-运维"四维一体的数字孪生监管体系.