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浙江工业大学艾青林《基于智能机器人技术的钢结构损伤检测系统》

报告人简介:

艾青林,主要研究方向为智能机器人技术、钢结构损伤检测机器人技术、轮足式机器人技术、钢带并联机器人技术、光伏逆变器及其群控技术等。先后入选浙江省高等学校中青年学科带头人,浙江省151人才工程,浙江工业大学青年学术骨干等人才培养项目。现为国家自然科学基金委员会通讯评议专家。主持国家自然科学基金项目2项;主持浙江省自然科学基金项目 3 项;主持浙江省科技计划公益性项目1项;主持浙江省高等学校中青年学科带头人学术攀登项目1项;主持浙江省教育厅重点项目1项;参与国家自然科学基金项目1项(排名第二);参与国家“十五”科技攻关计划专题 1项(排名第三);参与“863 计划”项目 2 项(排名第三);作为主要研究人员参与完成浙江大学“985工程”重点建设项目 1项;参与浙江省科技厅重大专项3项;在国内外重要学术期刊和重要国际学术会议论文集上发表论文60余篇,其中40余篇被SCI、EI收录;授权专利40多项;指导多名硕士生与博士生。


报告摘要:

随着我国经济建设迅猛发展,各种复杂大型钢结构建筑不断出现。其中,钢结构被广泛应用于大型桥梁、大型空间结构、高层建筑、大型铁路交通枢纽、石油管道、核电站。然而由于超负荷运营、检测维护不力等因素,甚至有些建筑存在结构设计缺陷,施工质量差等问题,导致事故时有发生,严重威胁着人民的生命财产安全。因此,加强建筑结构健康检测,及时进行维修显得尤为重要。目前结构健康检测中广泛采用有线的数据采集法,但是其布线繁琐,需要花费大量人力成本;基于无线传感网络的建筑结构健康检测技术需要解决系统长时间工作时的供电问题以及信号传输的可靠性问题。以上这两种检测方式由于传感器位置固定,均存在检测盲区和检测不全面的问题。本项目中的建筑钢结构健康诊断机器人系统,是一种基于移动无线传感网络技术的系统。每个检测机器人单元都是一个移动传感节点,具有自主运动、自动采集数据,和无线传输信号的功能。移动传感节点之间可以通过无线通信技术相互交流与协作,共同完成钢结构建筑的健康诊断检测。该机器人检测系统可解决目前钢结构建筑检测中存在检测盲区与检测不全面的问题。同时,本系统可以有效节省检测时间,节约人力成本,降低人工布线的危险程度。并且每个移动传感检测机器人单元成本和检测费用很低,使得本产品总成本与检测费用比传统建筑结构健康检测系统成本及检测费用低很多。


推荐文章:

[1]艾青林, 刘刚江, 徐巧宁. 动态环境下基于改进几何与运动约束的机器人RGB-D SLAM算法[J]. 机器人, 2021, 43(2): 167-176.
[2]艾青林, 郑凯, 宋国正. 钢结构建筑探伤机器人刚柔耦合空间位姿解析与实验研究[J]. 机器人, 2018, 40(5): 597-606.


基金项目:

国家自然科学基金(52075488,51705456,51275470)

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