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公开(公告)号：CN111945577A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010979645.X
申请日：2020-09-17
Applicant: 吉林大学 , 吉林省公路管理局(吉林省公路重点工程建设管理办公室)
Abstract: 本发明公开一种超高韧性混凝土简支转连续梁桥构造及其制作方法，包括桥墩上安装的永久支座，湿接头构造和免拆卸模板；免拆卸模板固定安装于永久支座上，湿接头构造设置于免拆卸模板上方；免拆卸模板为由底膜和两侧模组合形成的灌浆槽；灌浆槽的外形轮廓为U型；灌浆槽的槽壁均匀分布若干个栓钉；湿接头构造包括现浇段和预制段；预制段的预支简支梁通过现浇段连接；现浇段下层浇筑高强度微膨胀混凝土，上层浇筑超高韧性混凝土；现浇段上层内部预留有预应力孔道；预应力孔道两侧施加有垫板和锚具，并通过垫板和锚具张拉预应力钢筋。本发明抗拉和抗压强度高，耐久性好，免拆卸模板能有效解决模板的损耗，节约成本，避免了搭设拆除模板的安全隐患。
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公开(公告)号：CN111562220A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010487540.2
申请日：2020-06-02
Applicant: 吉林大学 , 吉林省公路管理局(吉林省公路重点工程建设管理办公室)
IPC: G01N21/01 , G01N21/88 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开一种桥梁病害快速智能检测方法，包括以下步骤：爬壁机器人通过广角相机扫描桥梁检测区域，快速采集检测区域宽视场图像，对其进行畸变校正，去除边缘部分的光学畸变后，再导入健康桥梁表面识别系统中，将无法判为健康表面的部分定为可疑区域。路径规划系统根据可疑区域的位置优化检测路径，再根据优化检测路径直接抵达并检测所有可疑区域，通过工业相机近距离多角度拍摄桥梁表面，将拍摄的图像导入病害识别系统中，自动识别分类其中的桥梁病害。本发明方法节省了检测时间，提高了检测精度，解决了移动检测设备续航能力不足的问题，去除了狭窄空间的检测死角，降低对桥面交通的影响，提高了桥梁病害识别准确率。
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公开(公告)号：CN111762272B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202010689486.X
申请日：2020-07-17
Applicant: 吉林大学 , 吉林省公路管理局(吉林省公路重点工程建设管理办公室) , 东北师范大学
IPC: B62D57/024 , E01D19/10 , B25J11/00 , G01N21/956 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开一种自动实现检测面转换的桥梁检测装置及方法，包括第一爬壁机器人、第二爬壁机器人、吸附装置、驱动装置、检测装置、工作面转换装置和供电装置，所述第一爬壁机器人和第二爬壁机器人的底盘上均安装有吸附装置，且吸附装置用于吸附桥梁表面，所述第一爬壁机器人和第二爬壁机器人的底盘上均设有驱动装置，且驱动装置用于带动第一爬壁机器人和第二爬壁机器人沿桥梁表面行走；本发明选用第一爬壁机器人、第二爬壁机器人作为移动检测设备，通过驱动装置和检测装置能够快速接近并拍摄高精度桥梁表面图像，无需出动大量人力和影响交通的桥梁检测车，提高了桥梁病害检测精度，缩短了检测时间，节约了检测成本。
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公开(公告)号：CN112171692B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202011100599.8
申请日：2020-10-15
Applicant: 吉林大学 , 吉林省公路管理局(吉林省公路重点工程建设管理办公室) , 东北师范大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁挠度智能检测装置及方法，包括飞行吸附机器人机架、飞行装置、吸附装置、检测装置、控制装置、直流电机、旋翼、密封装置、密封内衬、密封裙、离心装置、离心泵、无刷电机、气压传感器、相机、激光雷达、传感器组、机载单片机。本发明的有益效果是：采用激光雷达作为检测设备远程检测挠度，通过构建三维点云模型，实时监测桥梁各位置挠度，避免了人工读数误差，降低了劳动强度。选用飞行吸附机器人搭载检测设备，能够快速飞行并固定到桥下检测位置，避免无人机晃动对检测精度的影响，同时排除了桥面沥青层对挠度检测结果的系统误差，扩大了检测覆盖面，提高了检测精度，去除了安全隐患。
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公开(公告)号：CN112171692A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011100599.8
申请日：2020-10-15
Applicant: 吉林大学 , 吉林省公路管理局(吉林省公路重点工程建设管理办公室) , 东北师范大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁挠度智能检测装置及方法，包括飞行吸附机器人机架、飞行装置、吸附装置、检测装置、控制装置、直流电机、旋翼、密封装置、密封内衬、密封裙、离心装置、离心泵、无刷电机、气压传感器、相机、激光雷达、传感器组、机载单片机。本发明的有益效果是：采用激光雷达作为检测设备远程检测挠度，通过构建三维点云模型，实时监测桥梁各位置挠度，避免了人工读数误差，降低了劳动强度。选用飞行吸附机器人搭载检测设备，能够快速飞行并固定到桥下检测位置，避免无人机晃动对检测精度的影响，同时排除了桥面沥青层对挠度检测结果的系统误差，扩大了检测覆盖面，提高了检测精度，去除了安全隐患。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111762272A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010689486.X
申请日：2020-07-17
Applicant: 吉林大学 , 吉林省公路管理局(吉林省公路重点工程建设管理办公室) , 东北师范大学
IPC: B62D57/024 , E01D19/10 , B25J11/00 , G01N21/956 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开一种自动实现检测面转换的桥梁检测装置及方法，包括第一爬壁机器人、第二爬壁机器人、吸附装置、驱动装置、检测装置、工作面转换装置和供电装置，所述第一爬壁机器人和第二爬壁机器人的底盘上均安装有吸附装置，且吸附装置用于吸附桥梁表面，所述第一爬壁机器人和第二爬壁机器人的底盘上均设有驱动装置，且驱动装置用于带动第一爬壁机器人和第二爬壁机器人沿桥梁表面行走；本发明选用第一爬壁机器人、第二爬壁机器人作为移动检测设备，通过驱动装置和检测装置能够快速接近并拍摄高精度桥梁表面图像，无需出动大量人力和影响交通的桥梁检测车，提高了桥梁病害检测精度，缩短了检测时间，节约了检测成本。
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公开(公告)号：CN212255120U
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202021410647.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 吉林大学 , 吉林省公路管理局(吉林省公路重点工程建设管理办公室) , 东北师范大学
IPC: G01N21/88 , G01M5/00 , G01N21/01 , E01D19/10 , B62D57/024
Abstract: 本实用新型公开一种表面跨越式桥梁检测机器人，包括第一爬壁机器人、第二爬壁机器人、吸附装置、驱动装置、检测装置、工作面转换装置和供电装置，所述第一爬壁机器人和第二爬壁机器人的底盘上均安装有吸附装置，且吸附装置用于吸附桥梁表面，所述第一爬壁机器人和第二爬壁机器人的底盘上均设有驱动装置，且驱动装置用于带动第一爬壁机器人和第二爬壁机器人沿桥梁表面行走；本实用新型选用第一爬壁机器人、第二爬壁机器人作为移动检测设备，通过驱动装置和检测装置能够快速接近并拍摄高精度桥梁表面图像，无需出动大量人力和影响交通的桥梁检测车，提高了桥梁病害检测精度，缩短了检测时间，节约了检测成本。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN213259512U
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202022290373.0
申请日：2020-10-15
Applicant: 吉林大学 , 吉林省公路管理局(吉林省公路重点工程建设管理办公室) , 东北师范大学
Abstract: 本实用新型公开了一种用于桥梁挠度检测的飞行吸附机器人，包括飞行吸附机器人机架、飞行装置、吸附装置、检测装置、控制装置、直流电机、旋翼、密封装置、密封内衬、密封裙、离心装置、离心泵、无刷电机、气压传感器、相机、激光雷达、传感器组、机载单片机。本实用新型的有益效果是：采用激光雷达作为检测设备远程检测挠度，通过构建三维点云模型，实时监测桥梁各位置挠度，避免了人工读数误差，降低了劳动强度。选用飞行吸附机器人搭载检测设备，能够快速飞行并固定到桥下检测位置，避免无人机晃动对检测精度的影响，同时排除了桥面沥青层对挠度检测结果的系统误差，扩大了检测覆盖面，提高了检测精度，去除了安全隐患。
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公开(公告)号：CN212641234U
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202022044404.4
申请日：2020-09-17
Applicant: 吉林大学 , 吉林省公路管理局(吉林省公路重点工程建设管理办公室)
Abstract: 本实用新型公开一种超高韧性混凝土简支转连续梁桥构造，包括桥墩上安装的永久支座，湿接头构造和免拆卸模板；免拆卸模板固定安装于永久支座上，湿接头构造设置于免拆卸模板上方；免拆卸模板为由底膜和两侧模组合形成的灌浆槽；灌浆槽的外形轮廓为U型；灌浆槽的槽壁均匀分布若干个栓钉；湿接头构造包括现浇段和预制段；预制段的预支简支梁通过现浇段连接；现浇段下层浇筑高强度微膨胀混凝土，上层浇筑超高韧性混凝土；现浇段上层内部预留有预应力孔道；预应力孔道两侧施加有垫板和锚具，并通过垫板和锚具张拉预应力钢筋。本实用新型抗拉和抗压强度高，耐久性好，免拆卸模板能有效解决模板的损耗，节约成本，避免了搭设拆除模板的安全隐患。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN118606847B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411080744.9
申请日：2024-08-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的桥梁技术状况预测方法及系统，属于机器学习技术领域，解决了桥梁技术状况准确预测与评估水平有待进一步提高的问题。通过对原始数据进行预处理，利用随机森林方法评估特征重要性后，采用Spearman方法计算相关系数并排除相关性较高的特征，减少数据中的多重共线性；利用SMOTETomek方法进行数据平衡处理，增加少数类样本；通过随机搜索算法对XGBoost模型进行参数调优后，采用XGBoost方法对桥梁技术状况等级进行预测。通过迭代训练决策树模型并优化目标函数，构建最终的集成学习模型。本发明能够更准确地预测桥梁技术状况，提高预测准确性和稳定性，适应性更强，效率更高。
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