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World File Search System裂缝
科学与工程高级仿真杂志
我们利用DCB试验验证了该软件。利用开发的软件对图7所示的DCB试验进行了模拟。计算模型为半对称模型。两层CFRP单向铺层堆叠在一起，每层厚度为1.98 mm。初始裂缝为55 mm，从裂缝尖端到试件末端放置一个粘结单元来模拟界面。界面以外的部分被划分为六面体主单元。表5 [9]显示了CFRP的正交各向异性弹性性能。下标1、2和3表示三个正交轴。轴1是纤维方向。E、G和ν分别是弹性模量、剪切模量和泊松比。界面材料性能如表6 [9]所示。G IC 、K和T分别是拉伸方向上的I型断裂韧性值、界面刚度和界面强度。在本模拟中，剪切方向的断裂韧性值、界面刚度和界面强度设置为与拉伸方向相同的值。
材料自我修复混凝土的最新进展...
摘要混凝土的主要弱点是它暴露于裂缝中，混凝土结构修复昂贵，尤其是对于基础设施维护而言，很难访问。自我修复混凝土（SHC）在没有人协助的情况下成功治愈骨折的能力，因为它增加了运营寿命并降低了维护费用。本文回顾了自动和自主自我修复混凝土的各种技术和技术。对自主SHC的更多关注，包括封装材料，胶囊几何形状和治愈剂。这是由于其与自动SHC的均匀水合相比，其准确性和更好的愈合能力。聚合物材料在胶囊和愈合剂中均显示出巨大的潜力。因为它们可以满足胶囊的异常需求，其中包括在混合混凝土混合和变脆时具有柔韧性，因此愈合剂的粘度必须足够低，以使其从胶囊中流出并填充微小的裂缝。相比之下，如果粘度太低，则愈合剂要么从骨折中渗出，要么被混凝土基质的孔吸收。
无人驾驶裂缝检测系统的开发...
摘要 传统的结构裂缝检测主要基于目视检查方法。众所周知，诸如索桥、高耸塔楼、大坝和工业发电厂等巨型高层结构由于其几何形状而存在难以进入的区域和现场检测限制。在某些情况下，由于空间限制，无法检查关键结构构件。随着无人机 (UAV) 技术的快速发展，先进的数字图像处理技术可以克服传统目视检查的局限性。在本研究中，开发了使用无人机和数字图像处理技术的裂缝检测系统 结构检查系统以检测结构中的裂缝。 1. 引言 世界各地频繁发生大规模灾难和安全事故。因此，人们对基础设施安全检查和维护的兴趣飙升。然而，迄今为止应用的结构检查和维护技术既费时又昂贵，并且由于检查员的主观判断，结果的客观性可能会下降。需要一种能够更有效地检查和调查结构并及时明显地预防灾难的系统。本研究结合无人机 (UAV) 技术展示了用于结构检查和调查的技术潜力
材料根据其规律性分类：
机械特性金属相对僵硬且坚固），但具有延展性（即能够大量的变形而无需断裂），并且对裂缝具有抗性金属材料具有大量的非钙化电子；也就是说，这些电子不与特定的原子结合。因此，金属是：•非常好的电力和热量导体，•对可见光不透明；抛光金属表面具有光泽。•某些金属（即Fe，Co和Ni）具有理想的磁性。
利用人工智能的路面检测方法研究
• Ryuichi Imai、Kenji Nakamura、Yoshinori Tsukada、Daigo Ito 和 Tetsuhiko Kurihara：使用行车记录仪图像进行深度学习的道路路面裂缝评估方法研究，《日本土木工程师学会期刊》、《JSCE F3（土木工程信息学）会议论文集》，日本土木工程师学会，第 77 卷，第 2 期，第 I_67-I_76 页，2021 年。
