导读:本文包含了地铁病害论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:地铁隧道,变形监测,移动叁维激光测量系统,病害监测
地铁病害论文文献综述
高洪,李凯,马全明,韩志晟,孙丕川[1]（2019）在《移动叁维激光测量系统在地铁运营隧道病害监测中的应用研究》一文中研究指出随着我国轨道交通建设事业的蓬勃发展,叁维地理信息系统在地铁隧道相关的竣工测量、变形监测等方面逐步得到应用,越来越受到地铁工程建设和管理部门的重视。由于地铁隧道工程的复杂性,采用传统方法进行运营隧道监测需要花费大量的人力、物力和时间。为了适应地铁建设和运营管理部门对地铁工程信息化、叁维可视化工作的迫切要求,本文提出了一种集成多种传感器于一体的移动叁维激光测量系统。该系统集成了高精度叁维扫描仪及编码器等传感器,能快速、高精度地获取隧道内轮廓断面尺寸,通过配套的软件处理,高效地对限界、断面轮廓及隧道变形进行分析。通过在实际项目中应用验证表明,该方法能有效地解决地铁隧道病害监测中的实际问题,可供同类地铁工程项目参考借鉴。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年08期）
黑勇进[2]（2019）在《地铁钢轨波磨引起的扣件病害分析与治理》一文中研究指出地铁钢轨波磨引起轮轨关系恶化,导致扣件系统损伤,缩短车辆构架和钢轨使用寿命,危及运营安全。针对钢轨波磨引发的扣件弹条断裂问题,选取半径650 m曲线段进行测试。结果表明:该曲线段钢轨存在63 mm典型波长波磨,导致外部能量输入增大,弹条的振动能量及振动幅值过大;弹条与铁垫板在外部激励下接触挤压,长期高能量振动导致弹条损伤并滋生疲劳裂纹,最终导致弹条与铁垫板接触点应力集中以致脆性断裂。根据弹条断裂原因制定了合理的整治措施,并给出了钢轨波磨治理建议。(本文来源于《铁道建筑》期刊2019年08期）
刘志生[3]（2019）在《地铁施工区段地下空洞探测及病害处理研究》一文中研究指出采用探地雷达法对北京地铁16号线某段地下空洞与病害进行无损探测,得出地质雷达成像图并对异常点进行分析,确定地下空洞的位置及其发育情况,并对地下空洞的处理提出合理建议。结果表明,在实际施工过程及地下空洞的处理过程中应注意管线的埋设及对地下管线的保护;探测方法本身的局限性、物探方法的多解性、地下隐蔽工程的复杂性等因素会使探测结果出现误差。(本文来源于《施工技术》期刊2019年13期）
刘涛[4]（2019）在《基于机器视觉的地铁隧道管片病害检测技术研究》一文中研究指出本文基于机器视觉技术研究设计了一种轨道交通盾构衬砌病害检测系统。该系统由机器视觉图像采集和图像处理两部分组成,应用了一系列图像处理技术,实现隧道衬砌图像的自动采集及病害特征自动识别提取,提高了城轨交通运营期隧道衬砌病害检测工作的自动化及智能化水平。(本文来源于《山西电子技术》期刊2019年03期）
刘亚江[5]（2019）在《北京地铁盾构隧道病害下结构安全及行车动力特性研究》一文中研究指出盾构法因其对环境影响小、施工自动化程度高等优点,广泛地应用于地铁建设中,盾构隧道在已运营隧道的里程占比逐年增加。盾构隧道“多缝”的特点决定了其整体性较差,以致于管片变形、渗漏水等病害难以避免。北京地铁自2007年首条盾构隧道运营以来,病害问题日益显着,隧道结构服役和列车运营均存有较大的安全隐患。在此以北京地铁为研究对象,开展地铁运营全网的盾构隧道病害检测,采用数值模拟、动力仿真等手段对病害条件下的衬砌结构、轨道结构安全性以及列车行车动力特性展开了研究。(1)全方位地调查总结了北京地铁盾构隧道病害现状。对北京地铁盾构隧道展开了广泛的检测,统计了北京全部建有盾构隧道的12条地铁线路中的41个典型区间,基于20个评价指标,总结了地铁盾构隧道7类常见病害现状。主要成果有:1)渗漏水是北京地铁盾构隧道最常见的病害,超过70%的隧道病害为渗漏水,管片接缝和螺栓孔是地下水渗入隧道的主要通道;2)裂缝是盾构隧道整体道床的主要病害,道床裂缝通常为支撑块位置处45°斜裂缝以及道床板横向裂缝,其深度一般贯穿道床板。3)隧道变形对结构耐久性、安全性及行车安全有直接的影响。(2)基于数值模拟方法,建立了精细化有限元动力模型。依据现场检测资料,利用Midas-GTS有限元软件建立了盾构隧道-整体道床-轨道的动力学叁维精细化模型,分析了盾构隧道在不同变形工况时,衬砌及轨道结构受力变形特性,研究了车辆荷载作用下轨道结构动力响应。主要结论有:1)隧道10延长米内最大横向或竖向变形≤15mm时,管片拉压应力均未超过限值,但当横向变形>25mm或竖向变形>35mm时,管片存在开裂风险;2)随着隧道横向或竖向变形量的增加,钢轨横向或竖向变形呈线性增长;3)钢轨竖向振动加速度对隧道横向变形变化并不敏感,而会随隧道竖向变形的增加而剧增。(3)基于有限元计算结果,建立多体动力学仿真模型分析了盾构隧道变形与列车动力特性的关系。采用Simpack多体动力学软件建立了列车-轨道耦合计算模型,将盾构隧道变形引起的钢轨附加变形与轨道随机不平顺迭加作为轨道激励输入模型进行计算,分析了隧道变形与行车安全性、平稳性的关系。主要结论有:1)隧道变形对行车动力特性的影响与列车速度成正相关关系,在变形量相同时,横向变形对行车的影响大于竖向变形;2)在隧道横向变形≤25mm或者竖向变形≤35mm时,列车行车安全性和平稳性评价指标均在限值之内。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-29）
折昌美[6]（2019）在《地铁隧道复杂裂缝病害的图像识别算法研究》一文中研究指出我国城市轨道交通快速发展的同时,地铁隧道基础设施的安全检测,急需自动化、智能化的理论与技术研发。地铁隧道衬砌环境恶劣,存在大量噪声和光照不匀等现象,纹理特征复杂,传统的人工和图像检测识别方法已逐步被更加智能有效的深度学习算法所替代。因此本文提出了一种结合图像处理和深度卷积网络的地铁隧道衬砌图像识别检测算法,建立了地铁隧道病害目标图像样本库,其能够快速准确的区分裂缝图像与非裂缝图像,并能实现复杂图像中目标智能搜索和类别标注。本文构建了包含图像预处理算法、基于连通区域的图像多级特征分析算法、特征纹理连通域外接矩形提取的像素级浅层图像处理理论模型,能较大程度地滤除背景噪点,划分裂缝区域检测对象,并构造了四种初步分类的裂缝图像样本库。结合图像处理和深度卷积神经网络的分类识别算法,利用改进的Alexnet深度卷积网络对该样本库中不同区域进行特征分析和提取,以实现裂缝图像与非裂缝图像的分类检测。并与SVM等传统分类识别算法进行了详细对比分析。为实现更加精准的病害智能检测,本文设计了一种基于深度卷积网络的目标检测算法,无需任何像素处理操作,并构造了地铁隧道衬砌图像目标标注数据库。利用改进的SSD全卷积网络结构完成裂缝等目标的智能识别和类别标记。基于深度学习的裂缝图像与非裂缝图像分类识别检测算法训练准确率高达98.6%,测试准确率高达97.8%,优于传统分类识别算法。且结合像素级浅层图像处理和连通域外接矩形提取构造的数据库分类效果最佳。基于深度学习的复杂图像目标检测算法mAP值达0.531,裂缝和渗漏水纹理的AP值分别为0.424和0.718,检出率高达93.08%和94.10%。在实际地铁隧道病害智能识别中有一定的运用价值,为后续深度学习在地铁隧道病害检测中的应用提供了技术支撑和研究思路。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-01）
陆永芳,张亮[7]（2019）在《地铁运营线路盾构隧道上浮病害整治技术》一文中研究指出介绍地铁运营线路盾构隧道整体上浮病害发生的背景,分析上浮问题产生的原因,根据隧道结构变形监测情况,制订病害整治方案,经双液浆及单液浆注浆整治,上浮隧道大幅下沉回落,监测数据显示隧道结构趋于稳定,列车正常运行。工程实例采取的整治措施针对性强、可实施性好、效果显着,既为运营线路病害整治积累了宝贵经验,也为类似病害问题整治提供实际借鉴。(本文来源于《都市快轨交通》期刊2019年02期）
许献磊,马正,李俊鹏,梁爽[8]（2019）在《地铁隧道管片背后脱空及渗水病害检测方法》一文中研究指出地铁隧道管片背后的脱空和渗水病害严重威胁地铁的施工和运营安全。针对目前探地雷达技术在管片背后病害检测中仍然存在检测精度低、属性难以划分的问题,开展管片后的脱空和渗水病害检测方法研究。首先,通过搭建多组正演模型,分析管片背后脱空和渗水病害的雷达波反射特征,提出将核匹配追踪算法用于病害识别,提高检测精度;然后,根据回波的波组形态、振幅和相位特性、吸收衰减特性等方面特征,建立地铁隧道管片背后病害属性划分标准,可实现不同种类病害的分级以指导施工修复;最后,对厦门地铁2号线进行探测试验,结果表明:该检测方法可有效实现地铁隧道管片背后病害的快速检测,4条测线共检测出异常区域23处。该方法可为地铁隧道施工及运营安全提供一种有效的检测手段。(本文来源于《铁道建筑》期刊2019年07期）
毕彤黎[9]（2019）在《论如何做好昆明地铁翻浆冒泥病害整治委外项目管理工作》一文中研究指出昆明地铁首期工程自2013年5月20日开通至今,线路上出现不同程度的翻浆冒泥病害,翻浆冒泥病害是困扰地铁工务部门的主要难题之一。它的危害很大,不仅可以引起轨道不均匀下沉,造成轨面状态严重不良,增加线路维修工作量,严重时还可能危及列车运行安全。但是由于目前地铁自主维护人员翻浆冒泥整治技术及经验有限,无法对翻浆冒泥严重处所进行彻底整治,所以,需将翻浆冒泥整治项目以委托外单位的方式进行。(本文来源于《智能城市》期刊2019年04期）
窦鹏[10]（2019）在《地铁折返道岔发生病害的原因及对策研究》一文中研究指出目前城市建设中,地铁是城市公共交通中的重要组成部分,具有不堵车、定时等特点,因而更多的人们选择地铁出行,在城市建设中也更加重视地铁的建设和安全。地铁折返道岔是地铁的重要部分,同时也是地铁运营中最薄弱的部分,易出现故障,影响行车安全。本文就地铁折返道岔发生的病害进行重点分析,分析病害产生原因,并且提出相应的措施。(本文来源于《建材与装饰》期刊2019年05期）
地铁病害论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
地铁钢轨波磨引起轮轨关系恶化,导致扣件系统损伤,缩短车辆构架和钢轨使用寿命,危及运营安全。针对钢轨波磨引发的扣件弹条断裂问题,选取半径650 m曲线段进行测试。结果表明:该曲线段钢轨存在63 mm典型波长波磨,导致外部能量输入增大,弹条的振动能量及振动幅值过大;弹条与铁垫板在外部激励下接触挤压,长期高能量振动导致弹条损伤并滋生疲劳裂纹,最终导致弹条与铁垫板接触点应力集中以致脆性断裂。根据弹条断裂原因制定了合理的整治措施,并给出了钢轨波磨治理建议。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地铁病害论文参考文献
[1].高洪,李凯,马全明,韩志晟,孙丕川.移动叁维激光测量系统在地铁运营隧道病害监测中的应用研究[J].测绘通报.2019
[2].黑勇进.地铁钢轨波磨引起的扣件病害分析与治理[J].铁道建筑.2019
[3].刘志生.地铁施工区段地下空洞探测及病害处理研究[J].施工技术.2019
[4].刘涛.基于机器视觉的地铁隧道管片病害检测技术研究[J].山西电子技术.2019
[5].刘亚江.北京地铁盾构隧道病害下结构安全及行车动力特性研究[D].北京交通大学.2019
[6].折昌美.地铁隧道复杂裂缝病害的图像识别算法研究[D].北京交通大学.2019
[7].陆永芳,张亮.地铁运营线路盾构隧道上浮病害整治技术[J].都市快轨交通.2019
[8].许献磊,马正,李俊鹏,梁爽.地铁隧道管片背后脱空及渗水病害检测方法[J].铁道建筑.2019
[9].毕彤黎.论如何做好昆明地铁翻浆冒泥病害整治委外项目管理工作[J].智能城市.2019
[10].窦鹏.地铁折返道岔发生病害的原因及对策研究[J].建材与装饰.2019
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