Notice: Undefined index: HTTP_REFERER in /home/c25585/bridgeart.ru/docs/index.php on line 82
Книги, монографии, учебные пособия - Диагностика поврежденности пролетных строений металлических мостов - Библиотека
06 - 07 - 2022
Сбор нагрузок и расчет по грунту фундаментов опор автодорожных, железнодорожных и пешеходных мостов
ООО Малое инновационное предприятие Технопарк МАДИ

Диагностика поврежденности пролетных строений металлических мостов

Монография

Иванов Б.Г.
208
5-89035-224-5
Маршрут
Москва
2006
624.21
Просмотров: 1240
Пользовательский рейтинг: / 
ХужеЛучше 

Описание

В монографии обобщен опыт исследований поврежденности металлоконструкций мостов, строительных кранов, сборных и других несущих конструкций, работающих в условиях циклических нагрузок. Применен современный подход к диагностированию поврежденности металлоконструкций на примере акустической эмиссии (АЭ).

Предназначена для научных и инженерно-технических работников, занимающихся испытаниями и эксплуатацией металлических и мостовых конструкций.

Оглавление

Введение

Глава 1. Анализ методов диагностики металлоконструкций пролетных строений мостов

1.1. Виды повреждений металлоконструкций

1.2. Методы обнаружения повреждений в металлоконструкциях

1.3. Применение акустико-эмиссионного метода для диагностики металлоконструкций

Глава 2. Описание процессов взаимодействия и износа контактирующих поверхностей заклепочных (болтовых) соединений

2.1. Статистическая модель взаимодействия случайных шероховатых поверхностей соединяемых элементов

2.2. Математические модели фрикционного взаимодействия шероховатых поверхностей

Глава 3. Модель роста трещин усталости при случайных нагрузках

Глава 4. Связь процессов повреждаемости соединений с параметрами акустической эмиссии

4.1. Описание процессов повреждаемости с помощью статистических параметров АЭ

4.2. Особенности модели повреждения соединения на различных стадиях износа

Глава 5. Исследование закономерностей развития повреждений в лабораторных условиях

Глава 6. Применение искусственных нейронных сетей в решении задач диагностики

6.1. Искусственные нейронные сети

6.2. Методология создания и обучения нейронных сетей для диагностики поврежденности соединений

6.3. Применение нейросетей в задачах диагностики поврежденности

Глава 7. Полигонные и натурные исследования

Библиографический список

Введение

На железных дорогах России эксплуатируется большое количество металлических мостов различного типа. Безопасность и бесперебойность движения поездов зависят от надежности их работы. За значительное время эксплуатации (в некоторых случаях до 100 и более лет) в элементах и соединениях металлоконструкций накапливаются и развиваются усталостные повреждения. Поэтому весьма важной и актуальной задачей является обнаружение опасных повреждений в сварных соединениях пролетных строений мостов и диагностика износа заклепочных (болтовых) соединений. Одним из наиболее эффективных путей решения этой задачи является неразрушающий контроль соединения непосредственно во время нагружения пролетного строения подвижной поездной нагрузкой.

Среди разнообразия методов неразрушающего контроля наиболее перспективным является метод, основанный на регистрации и анализе сигналов акустической эмиссии (АЭ). АЭ - явление излучения упругих волн при деформации, разрушении материалов и трении сопряженных поверхностей. Метод, основанный на приеме и анализе АЭ, может использоваться как при обнаружении трещин, так и при определении стадий износа соединений.

Диагностика соединения предполагает обнаружение и классификацию дефектов по типам и степени опасности для сооружения в целом. Для решения этой задачи сотрудниками кафедры «Мосты и тоннели» Самарской государственной академии путей сообщения (СамГАПС) совместно с учеными МИИТа была разработана методология обнаружения информативных параметров АЭ на фоне шумов и распознавания процессов в зоне соединения. Для классификации дефектов и прогнозирования работы соединения были применены методы, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. В результате были разработаны программные комплексы, позволяющие классифицировать дефекты по типу, прогнозировать их дальнейшее поведение.

Использование нейросетевых технологий в диагностике сооружений дает возможность применения их в системах SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition — система сбора и оперативного диспетчерского управления). SCADA является наиболее перспективным методом автоматизированного управления сложными динамическими системами в жизненно важных и критических с точки зрения безопасности и надежности областях. Именно на этих принципах строятся крупные автоматизированные системы в промышленности и энергетике, на транспорте и в космической отрасли.

При установке датчиков на искусственных сооружениях и подключении их через соответствующее «напольное» оборудование к СПД (система передачи данных по волоконной оптической линии связи) можно передавать информацию об их состоянии на диспетчерские пункты. Информация, пройдя через нейросистему, выдаст сообщение на пульт диспетчера о состоянии сооружения при каждом проходе поезда.

В работе приведен анализ методов дефектоскопии и обосновано применение для диагностики соединений методов, основанных на регистрации и анализе АЭ. Предложены для анализа АЭ диагностические параметры, устойчиво работающие в сложной помеховой обстановке эксплуатируемых металлических пролетных строений мостов.

Дата добавления в каталог: 07.11.2014

Новости ФОРУМА
 
 

 

Транспортные сооружения - научный журнал

Блог о расчeтах мостов Портал мостостроителя

Ingener.kz: Всё для инженеров

СК Стройкомплекс-5