近日，我院在土木工程國際頂級期刊《Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering》在線發表了題為《Vision-based fatigue crack automatic perception and geometric updating of finite element model for welded joint in steel structures》的研究性論文，吉伯海教授和袁周緻遠副教授為該論文的共同通訊作者，博士生高天為第一作者。研究工作得到了國家自然科學基金(52308166,52378153)等項目的支持。
大跨鋼橋是我國重大交通基礎設施，在大流量、重載運營環境下，其疲勞問題日益突出已成為橋梁運營與維護的關鍵問題之一。由于鋼橋結構體系龐大且複雜，傳統的人工病害檢測面臨工作量大、效率低、數字化程度不足等諸多瓶頸，已難以适應今後行業轉型升級的發展需求。為此，論文基于新型計算機視覺技術提出了一種疲勞病害“識别-量化-定位”集成感知算法，可實現疲勞病害的全自動感知。在此基礎之上，将感知算法與有限元模型互通互聯，可将感知病害實時映射至有限元模型中，實現病害的快速評估與處治(如圖1所示)。相關研究成果可為大型基礎設施的病害精細感知與數字孿生平台建設提供技術支撐。
論文信息：Gao, T., Yuanzhou, Z., Ji, B., & Xie, Z. (2024). Vision-based fatigue crack automatic perception and geometric updating of finite element model for welded joint in steel structures. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 1–17. https://doi.org/10.1111/mice.13166
圖1 疲勞病害自動感知與仿真架構