Page 133 - 公路桥梁养护与管理

第四章 智能桥梁的发展

了 OSD Ｕ肋焊缝疲劳裂纹的智能识别和评估方法。
在探地雷达（GPR）智能检测技术方面，D'AMico 等提出了一种将 GPR 和
干涉合成孔径雷达（InSaR）集成的无损检测系统，实现了对铁路桥梁路桥过渡

段基础结构的检测。ALani 等提出了一种新颖的“综合”整体无损检测系统，将
卫星遥感技术植入到 GPR 和 InSaR 集成的检测装置中，实现了对砌体拱桥结构
以及结构连接精确位置的测定。Asadi 等提出了一种融合计算机视觉技术的 GPR
系统，该系统能够自动检测高度恶化混凝土桥面板中的钢筋情况，并标记钢筋病

害段在检测区域中的准确位置。
在新型传感技术方面，何志文等将分布式光纤传感器用于混凝土裂缝监测
中，并验证了采用分布式光纤监测混凝土多裂缝的有效性。Zhang 等设计了一个
光纤传感－斜拉桥索力检测系统，借助光信号的灵敏性提高了斜拉索索力检测效

率。Shao 等设计了一个全息视觉传感器系统，并将其应用到桥梁结构振动响应
和变形的连续监测中，为结构状态评估奠定了基础。针对基于声发射（AE）技
术的动态无损检测方面，刘妙燕等利用 AE 技术对不同橡胶掺量下的混凝土三点
弯曲静载和疲劳断裂过程进行了检测，利用声发射的能量、累积能量和幅值等参

数，评估了混凝土的损伤程度。周建庭等采用 AE 与数字散斑（DIC）等技术，
对六片钢筋混凝土（RC）梁进行了试验加载，基于声发射参数表征了 RC 梁应
力在高度方向上的变化。段兰等基于 AE 技术，对某公路斜拉桥正交异性钢桥面
板开展了疲劳损伤监测与评估，研究结果表明了 AE 传感器和智能锆钛酸铅压电

漆（PZT）传感器的协同应用能实现桥梁疲劳裂纹智能感知。
在其他智能检测技术方面，陈鑫等提出了一种识别钢绞线张拉力的导波无损
检测方法，构建了基于导波多尺度能量熵的钢绞线张拉力识别方法，有效评估了
在役钢绞线中预应力损失程度。Liu 等提出了一种涡流热成像技术，可用于检测

和评估桥梁结构中的钢腐蚀现象。Ｗ ang 等设计了一种搭载计算机视觉系统的桥
梁检测车，结合图像拼接技术生成了桥梁底部全景图像，实现了对结构病害的统
计和桥梁健康状态的定量化评估。许国平等针对 CRTS Ⅱ型板式无砟轨道砂浆层
离缝识别的技术难点，提出了基于激光扫描技术的非接触式检测方法，研发了一

种高速铁路无砟轨道离缝智能检测小车，实现了对砂浆层离缝的高效率、高精度
智能检测。

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