前言
根據(jù)美國(guó)土木工程師學(xué)會(huì)(ASCE)發(fā)布的2017年基礎(chǔ)設(shè)施報(bào)告卡,美國(guó)614,387座橋梁中近40%至少有半個(gè)世紀(jì)的歷史。2016年,近10%的車(chē)輛在結(jié)構(gòu)上存在缺陷。平均每天有1.88億輛車(chē)跨越結(jié)構(gòu)上不足的橋梁。橋梁的管理者們不斷尋找更能減小成本效益的方法來(lái)保持橋梁的良好維修。
面對(duì)人們總是需要主動(dòng)修復(fù)破損橋梁的現(xiàn)狀,需要有切實(shí)可行的方案進(jìn)行橋梁損壞情況的維護(hù)與檢測(cè)方式。
導(dǎo)致橋梁出現(xiàn)故障和倒塌的主要問(wèn)題是:
- 基建失敗
- 結(jié)構(gòu)崩潰
- 缺乏良好的維護(hù)
- 磨損
- 洪水
- 意外事件
解決方案
我們的解決方案是在橋梁中策略性地放置一對(duì)振動(dòng)傳感器(加速度計(jì)或IMU),以執(zhí)行連續(xù)監(jiān)測(cè)。通過(guò)邊緣的AI和機(jī)器學(xué)習(xí),我們將生成橋梁磨損的預(yù)測(cè)模型,并建議用戶(hù)安排預(yù)防性維護(hù)。我們將使用這些算法,然后通過(guò)Ultra96頂部的強(qiáng)大FPGA加速它們,以獲得最佳性能。
程序邏輯圖

分別配置Ultra96、樹(shù)莓派和Arduino,然后將它們連接在一起。借助樹(shù)莓派作為主要的操作界面,將Arduino中讀取得到的數(shù)據(jù)和樹(shù)莓派自帶的傳感器的數(shù)據(jù)作為比對(duì)放入U(xiǎn)ltra96中加速運(yùn)算得到結(jié)果,借助IoT儀表盤(pán)來(lái)可視化所得到的數(shù)據(jù)結(jié)果。
測(cè)試
借助模型裝置和實(shí)際場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)測(cè)試得到最大振幅處為橋梁的固有頻率,而進(jìn)一步測(cè)量的目的是分析橋梁是否有通過(guò)維護(hù)降低其固有頻率的幅度。
如圖中所示的測(cè)試得到的橋梁的固有頻率為0.3Hz,而振幅可以達(dá)到接近0.5,而提醒修復(fù)的目的是將0.5的這個(gè)幅度進(jìn)一步降低,從而減少在固有頻率上對(duì)于橋的負(fù)擔(dān),從而可以對(duì)于橋梁的損壞程度和維護(hù)情況進(jìn)行相應(yīng)的參照比較,從而達(dá)到對(duì)于橋梁的保護(hù)。
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