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Digital image correlation-based structural state detection through deep learning
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第1期 页码 45-56 doi: 10.1007/s11709-021-0777-x
关键词: structural state detection deep learning digital image correlation vibration signal steel frame
Deformation field and crack analyses of concrete using digital image correlation method
Yijie HUANG, Xujia HE, Qing WANG, Jianzhuang XIAO
《结构与土木工程前沿(英文)》 2019年 第13卷 第5期 页码 1183-1199 doi: 10.1007/s11709-019-0545-3
关键词: deformation filed distribution crack development digital image correlation method mechanical properties water-cement ratio characteristics of deformation and crack
《结构与土木工程前沿(英文)》 页码 1633-1652 doi: 10.1007/s11709-022-0876-3
关键词: fiber-reinforced concrete forta-ferro and polypropylene fiber fracture process cracking behavior digital image correlation
《结构与土木工程前沿(英文)》 页码 302-315 doi: 10.1007/s11709-022-0803-7
关键词: recycled concrete beam the replacement rate of recycled coarse aggregate water–cement ratio digital image correlation
《结构与土木工程前沿(英文)》 2021年 第15卷 第6期 页码 1372-1389 doi: 10.1007/s11709-021-0772-2
关键词: soft−hard composite layered rock mass double cracks crack evolution acoustic emission digital image correlation
《结构与土木工程前沿(英文)》 页码 145-160 doi: 10.1007/s11709-022-0806-4
关键词: strain-hardening cementitious composites engineered cementitious composites sprayable shotcrete strengthening concrete-face rockfill dam digital image correlation
Effect of TGO on the tensile failure behavior of thermal barrier coatings
Le WANG, Yuelan DI, Ying LIU, Haidou WANG, Haoxing YOU, Tao LIU
《机械工程前沿(英文)》 2019年 第14卷 第4期 页码 452-460 doi: 10.1007/s11465-019-0541-2
关键词: thermally grown oxides thermal barrier coatings acoustic emission technology digital image correlation pores
Measurement of dynamic fracture toughness and failure behavior for explosive mock materials
Pengwan CHEN, Zhongbin ZHOU, Shaopeng MA, Qinwei MA, Fenglei HUANG
《机械工程前沿(英文)》 2011年 第6卷 第3期 页码 292-295 doi: 10.1007/s11465-011-0237-8
In this work, a pre-cracked semi-circular shaped explosive simulant was loaded using a split Hopkinson pressure bar (SHPB). A high-speed camera was used to capture the deformation and fracture process of the specimen in situ. The digital images were processed using the digital image correlation (DIC) method. Next, full displacement and strain fields were obtained. The displacement vector field shows that the specimen fractured under tensile stress action. The strain field can be used to predict the crack propagation. Results show that the method of combined DIC and SHPB is effective to study the dynamic deformation and fracture behavior of explosive simulants. In addition, the specimen was loaded using a drop weight. The fracture toughness of the specimen was preliminary measured.
关键词: digital image correlation polymer bonded explosive simulant split Hopkinson pressure bar (SHPB) semicircular bending test deformation fracture toughness
Marble epistyles under shear: an experimental study of the role of “Relieving Space”
E. D. PASIOU, I. STAVRAKAS, D. TRIANTIS, S. K. KOURKOULIS
《结构与土木工程前沿(英文)》 2019年 第13卷 第4期 页码 767-786 doi: 10.1007/s11709-019-0515-9
关键词: monuments of cultural heritage marble epistyles pressure stimulated currents acoustic emission digital image correlation
Deep learning in digital pathology image analysis: a survey
Shujian Deng, Xin Zhang, Wen Yan, Eric I-Chao Chang, Yubo Fan, Maode Lai, Yan Xu
《医学前沿(英文)》 2020年 第14卷 第4期 页码 470-487 doi: 10.1007/s11684-020-0782-9
关键词: pathology deep learning segmentation detection classification
《结构与土木工程前沿(英文)》 页码 347-358 doi: 10.1007/s11709-022-0819-z
关键词: support vector machine deep convolutional neural network microscope digital image curing period
数字孪生与信息物理系统——比较与联系 Article
陶飞, 戚庆林, 王力翚, A.Y.C. Nee
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第4期 页码 653-661 doi: 10.1016/j.eng.2019.01.014
物联网、云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术(New IT)的进步极大地推动了智能制造的发展。作为智能制造的重要先决条件,信息物理融合受到了制造商的广泛关注。信息物理系统(CPS)和数字孪生(DT)作为实现信息物理融合的首选手段,已受到学术界和工业界的广泛关注。通过物理过程和信息世界相互影响的反馈循环,CPS和DT都可以赋予制造系统更高的效率、弹性和智能。CPS和DT均包含了信息物理连接、实时交互、组织集成和深度协作的基本内涵。但是,从多个角度来看,CPS和DT并不完全相同,如起源、发展、实践、信息物理映射以及侧重点等。为了辨析两者之间的差异和相关性,本文从多个角度对CPS和DT进行了回顾和分析。
关键词: 信息物理系统(CPS) 数字孪生(DT) 智能制造 比较与联系
Chen WANG, Yuching WU, Jianzhuang XIAO
《结构与土木工程前沿(英文)》 2018年 第12卷 第4期 页码 461-473 doi: 10.1007/s11709-017-0441-7
关键词: RAC nano-indentation digital image multiscale microscopic randomness homogenization
简述图像被动取证技术 Review
林祥, 李建华, 王士林, 刘伟聪, 程峰, 黄潇洒
《工程(英文)》 2018年 第4卷 第1期 页码 29-39 doi: 10.1016/j.eng.2018.02.008
随着图像编辑和篡改技术越发成熟,数字图像的真实性通常难以从视觉上直接分辨。为了检测数字图像篡改,在过去十年内,已经出现多种数字图像取证技术。其中,主动取证方法需要嵌入额外信息。相比之下,被动取证方法因为其适用场景更广而更加流行,也吸引了学术界和工业界越来越多的研究兴趣。一般而言,被动取证基于以下依据来检测图像伪造:图像采集或存储过程中会在原始图像中遗留某些固有的模式特征,或者在图像存储或编辑过程中会留下某些特定的模式特征。通过分析上述模式特征,可以验证图像的真实性。被动数字取证方法正处于快速发展之中,本文简要回顾其发展,并全面介绍该研究领域的最新进展。根据所追踪痕迹的不同,这些取证方法被分为3 类,即采集痕迹法、存储痕迹法和编辑痕迹法。我们将逐一详解这些方法的取证场景、基本原理和研究现状。此外,我们讨论了当前图像取证方法的主要局限,并指出了该领域一些可能的研究方向和关键问题。
江泽慧,费本华,张东升,马少鹏
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第11期 页码 1-7
随着现代光电子和计算机技术的发展以及数字图像处理理论的深入,数字散斑相关方法(DSCM)迅速成为实验力学领域一种重要的测试方法。文章介绍了DSCM的基本原理,并对其在木材科学领域的应用进行了综述,包括在木材常规力学测试和木材断裂、微观力学以及复合材料力学测试等方面的应用及一些新的成果。最后根据木材材料的特点, 对DSCM在木材科学上的进一步应用提出了几点建议。
关键词: 数字散斑相关法(DSCM) 木材科学技术 变形测量
标题 作者 时间 类型 操作
Deformation field and crack analyses of concrete using digital image correlation method
Yijie HUANG, Xujia HE, Qing WANG, Jianzhuang XIAO
期刊论文
fracture process in forta and polypropylene fiber-reinforced concrete using experimental analysis and digitalimage correlation
期刊论文
Long term performance of recycled concrete beams with different water–cement ratio and recycled aggregate replacement rate
期刊论文
Crack evolution of soft–hard composite layered rock-like specimens with two fissures under uniaxial compression
期刊论文
Strengthening of the concrete face slabs of dams using sprayable strain-hardening fiber-reinforced cementitious composites
期刊论文
Effect of TGO on the tensile failure behavior of thermal barrier coatings
Le WANG, Yuelan DI, Ying LIU, Haidou WANG, Haoxing YOU, Tao LIU
期刊论文
Measurement of dynamic fracture toughness and failure behavior for explosive mock materials
Pengwan CHEN, Zhongbin ZHOU, Shaopeng MA, Qinwei MA, Fenglei HUANG
期刊论文
Marble epistyles under shear: an experimental study of the role of “Relieving Space”
E. D. PASIOU, I. STAVRAKAS, D. TRIANTIS, S. K. KOURKOULIS
期刊论文
Deep learning in digital pathology image analysis: a survey
Shujian Deng, Xin Zhang, Wen Yan, Eric I-Chao Chang, Yubo Fan, Maode Lai, Yan Xu
期刊论文
Assessing compressive strengths of mortar and concrete from digital images by machine learning techniques
期刊论文
Three-scale stochastic homogenization of elastic recycled aggregate concrete based on nano-indentation digital
Chen WANG, Yuching WU, Jianzhuang XIAO
期刊论文