تعداد نشریات | 39 |
تعداد شمارهها | 1,169 |
تعداد مقالات | 8,429 |
تعداد مشاهده مقاله | 6,295,812 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,544,782 |
استفاده از روشهای پردازش تصویر در ارزیابی و مدیریت خرابی دیوارهای بتنی | ||
پدافند غیرعامل | ||
دوره 12، شماره 1 - شماره پیاپی 45، خرداد 1400، صفحه 59-64 اصل مقاله (723.1 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
محمد فیاض* 1؛ امین جعفرنیا2؛ سعید محمد3 | ||
1دانشگاه جامع امام حسین(ع) | ||
2کارشناس ارشد دانشگاه امام حسین(ع) | ||
3استادیار دانشگاه جامع امام حسین(ع) | ||
تاریخ دریافت: 13 مهر 1399، تاریخ بازنگری: 29 آذر 1399، تاریخ پذیرش: 15 دی 1399 | ||
چکیده | ||
اولین اقدام مهندسین پس از وقوع رخداد بحرانهای طبیعی مانند زلزله، ارزیابی اولیه ایمنی و تعیین سطح عملکرد سازهها است. روشهای موجود ازجمله بررسیهای چشمی مستعد خطای زیادی هستند. این نوع روشها به سطح دانش، تجربه و قضاوت افراد بستگی دارد. از اینرو سعی شده است تا از روشهایی برای کمیسازی تشخیص خرابی استفاده شود. در هر یک از این روشها لازم است تا از یک شاخص برای اندازهگیری خرابی استفاده کرد. نکته دیگری که باید در نظر داشت این است که روشهای جدید در علوم رایانه این امکان را ایجاد کرده تا از ابزارهای پردازش تصویر برای اندازهگیری شاخصهای خرابی استفاده نمود. در این مطالعه پس از بررسی انواع خرابی دیوارهای برشی، معیار عرض ترک بهعنوان شاخصی برای ارزیابی خرابی معرفی گردیده و با بررسی روشهای پردازش تصویر، روش مناسب برای ارزیابی خرابی دیوارهای برشی ارائه گردیده است. از نتایج این تحقیق میتوان برای ارزیابی خرابی دیوارهای برشی و تعیین خسارت آنها استفاده کرد. | ||
کلیدواژهها | ||
پایش سلامت سازه؛ ارزیابی خرابی؛ دیوارهای برشی بتن مسلح؛ پردازش تصویر | ||
مراجع | ||
[1] Guide manual for bridge element inspection, American Association of State Highway and Transportation Officials, 2011.##
[2] Guidebook on non-destructive testing of concrete structures, International Atomic Energy Agency, 2002.##
[3] Guide for Conducting a Visual Inspection of Concrete in Service, American Concrete Institute, 2016.##
[4] A. Farhidzadeh, E. Dehghan-Niri, A. Moustafa, S. Salamone, and A. Whittaker, “Damage Assessment of Reinforced Concrete Structures Using Fractal Analysis of Residual Crack Patterns,” Exp. Mech., vol. 53, pp. 1607–19, 2013.##
[5] Comerio M, Elwood K BR et al. The M 6.3 Christchurch, New Zealand, Earthquake of February 22, 2011. 2011.##
[6] Structural Performance of Christchurch CBD Buildings in the 22 February 2011 Aftershock, 2012.##
[7] Malahide Viaduct Collapse on the Dublin to Belfast Line, on the 21st August 2009, Railway Accident Investigation Unit, 2010.##
[8] Board NTS, “Collapse of I-35W Highway Bridge Minneapolis,” Minnesota August 1, 2007, Natl Transp Saf Board, Washingt DC, 2008.##
[9] T. Asakura and Y. Kojima, “Tunnel maintenance in Japan,” Tunn Undergr Sp Technol, vol. 18, pp. 161–9, 2003.##
[10] A. Arab saeedi and A. Malian, “Knowledge-Based Building Detection by Means of Integrating Satellite Images and Laser Data,” Passiv. Def. Q., vol. 9, no. 3, pp. 47–54. 2018. (In Persian)##
[11] Tang TO and Su RKL, “Shear and flexural stiffnesses of reinforced concrete shear walls subjected to cyclic loading,” Open Constr Build Technol. J., 2014.##
[12] Seismic Evaluation and Retrofit of Existing Buildings, American Society of Civil Engineers, 2017.##
[13] A. Ebrahimkhanlou and S. A Salamone, “probabilistic model for visual inspection of concrete shear walls,” Proc. SPIE, Sensors Smart Struct. Technol. Civil, Mech. Aerosp. Syst., vol. 10168, 2017.##
[14] Issa MA, Issa MA, M. S. Islam, and A. Chudnovsky, “Fractal dimension-a measure of fracture roughness and toughness of concrete,” Eng. Fract. Mech., vol. 70, pp. 125–37, 2003.##
[15] M. Cao, Q. Ren, and P. Qiao, “Nondestructive Assessment of Reinforced Concrete Structures Based on Fractal Damage Characteristic Factors,” J. Eng. Mech., vol. 132, pp. 924–31, 2006.##
[16] A. Ebrahimkhanlou, A. Farhidzadeh, and S. Salamone, “Multifractal analysis of crack patterns in reinforced concrete shear walls,” Struct. Heal. Monit.,vol. 15, pp. 81–92, 2016.##
[17] J. Carrillo and W. Avila, “Assessment of seismic damage of thin and lightly reinforced concrete walls using fractal dimension of cracking,” Earthq. Eng. Struct., Dyn, vol. 46, pp. 661–75, 2017.##
[18] I. Abdel-Qader, O. Abudayyeh, and M. E. Kelly, “Analysis of edge-detection techniques for crack identification in bridges,” J. Comput. Civ. Eng., vol. 17, pp. 255–263, 2003.##
[19] Y.-J. Cha, W. Choi, and O. Büyüköztürk, “Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks,” Comput. Civ. Infrastruct. Eng., vol. 32, pp. 361–78, 2017.##
[20] T. Yamaguchi and S. Hashimoto, “Fast crack detection method for large-size concrete surface images using percolation-based image processing,” vol. 21, pp. 797–809, 2010.##
[21] C. Koch, K. Georgieva, V. Kasireddy, B. Akinci, and P. Fieguth, “A review on computer vision based defect detection and condition assessment of concrete and asphalt civil infrastructure,” Adv. Eng. Informatics, vol. 29, pp. 196–210, 2015.##
[22] M. M. Torok, M. Golparvar-Fard, and K. B. Kochersberger, “Image-based automated 3D crack detection for post-disaster building assessment,” J. Comput. Civ. Eng., vol. 28, p. A4014004, 2013.##
[23] M. R. Jahanshahi, S. F. Masri, “Adaptive vision-based crack detection using 3D scene reconstruction for condition assessment of structures,” Autom Const., vol. 22, pp. 567–76, 2012.##
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,197 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 602 |