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《公路》2020,(3)
为了能快速进行高速公路路堑边坡施工安全风险评估,实现边坡风险的动态管理和有效防控,基于ArcGIS平台,采用Visual Studio编程技术,开发了集地图显示、要素查询、信息管理和风险评估为一体的路堑边坡风险评估软件RMSlope桌面版、网络版及其数据库。该软件以风险评估功能为核心,改进了边坡施工安全总体和专项风险评估模型,通过建立评估指标体系、权重计算、指标打分等流程得到边坡风险分值,快速高效地实现路堑边坡施工安全风险分级。运用该软件对沈海复线高速公路福鼎~柘荣段路堑高边坡进行风险评估,得到较好的应用效果,表明该软件能支撑路堑边坡的风险评估和管理,协助决策工程师识别施工过程中的风险源及灾害后果,做出合理的调整和优化,以降低边坡施工过程中的风险。 相似文献
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以黏性土路堑高边坡为研究对象,确定了标准边坡模型,通过对不同坡形要素与标准边坡模型所对应的坡形要素值得到的变量商与所对应的边坡模型稳定系数关系进行曲线拟合;从定量角度研究不同坡高、不同分级高度及不同平台宽度与土质路堑边坡稳定系数间的关系,提出了坡形要素变量商的概念,使不同坡形要素与稳定系数的拟合公式物理意义有了正确解释。分析结果表明:坡高及分级坡高要素与边坡稳定性呈单调递减关系,平台宽度要素与边坡稳定性呈单调递增关系。 相似文献
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影响公路土质边坡稳定性的坡形要素主要为坡度、坡高和断面几何形状,文章根据国内外理论研究和公路路基设计规范将每个坡形要素分为若干个水平标准,基于Flac3D建立三维公路边坡模型,讨论三维模型建模尺寸等问题,采用强度折减法计算边坡安全系数,并通过观察塑性区贯通以及边坡整体位移情况分析不同坡形要素与边坡稳定性的变化关系。结果表明:土质边坡稳定性随着坡度的增大、坡高的增大而逐渐减小;当边坡坡高大于8m后需要对其进行分级处理,稳定性随着分级台阶宽度的增大、分级坡率的放缓呈现不同程度的增大。 相似文献
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公路的边坡落石常给运输安全造成危害,对存在落石隐患的边坡进行有效防护能为公路的安全运营提供保障。传统的刚性边坡稳固阻挡技术存在工程量大、施工难、费用高等不足。以北京门头沟灵山路K7+530~+600段边坡落石防护工程为研究对象,经过前期勘察、方案论证、方案设计、工程应用等,成功将覆盖式帘式网应用于该路段边坡落石的防护。实践表明:在工程完工后的三个月时间里,成功拦截了质量为200,3 200,15 000 kg的落石,防护效果明显,确保了公路运输安全。 相似文献
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《公路交通技术》2018,(6)
为了解决边坡定期检测传统手写纸记、工作效率低的问题,基于云服务开发一套边坡智能检测系统,涵盖数据采集、数据管理、检测评价、报告报表、检测分析等几大功能,以提高边坡检测自动化、规范化、数据管理信息化程度。系统由PAD端、云端、WEB端3个主要部分组成,分别实现数据的电子化采集、实时安全存储及智能化管理,用于边坡定期检测及专项检测,支持检测参数包括坡面防护、挡土墙、抗滑桩、锚固工程、坡体、截排水系统等。该系统可实现检测数据输入无纸化、数据处理自动化、报告生成一键化、检测信息数字化,检测数据采集、传输、存储、计算、评价、报告一体化完成,从而大大节约人力资源成本,提高劳动生产率,同时有助于边坡技术状况大数据的积累。 相似文献
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《公路交通科技》2017,(10)
人工检测公路边坡灾害,费时费力,效率和识别率较低,随着以深度卷积神经网络为代表的深度学习技术在图像目标识别方面取得的卓越成绩,为实现公路边坡灾害图像自动检测提供了新的思路。有鉴于此,针对传统人工方案存在的问题,本文设计了基于深度卷积神经网络实现公路边坡灾害自动识别系统。系统由预处理、深度学习网络模型及后处理三部分构成,在深度学习开源Caffe开发环境下,实现了Alex Net和Goog Le Net深度学习网络模型并采用大量公路边坡数据完成模型训练。通过对公路边坡实测数据的分类试验,本方案的边坡灾害识别率达到90%左右,表明基于深度学习的公路边坡检测方案可有效完成公路边坡灾害识别任务,有效替代传统人工检测方式。 相似文献
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某高路堑岩石边坡失稳机制及加固措施研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对110国道某段路堑边坡开挖引起失稳的具体情况,在对现场边坡进行详细地质勘察的基础上,对边坡出现滑塌和变形破坏的失稳问题进行了研究.采用大型数值计算软件FLAC3D,对含有地质结构弱面高路堑边坡的变形破坏进行了数值模拟分析,揭示了边坡的失稳状态及变形破坏特征,并提出了以预应力锚索为主,辅以框架锚杆、排水、减缓坡率等工... 相似文献
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公路工程中影响上边坡锚固工程施工质量的要素较多.针对上边坡锚固工程施工中的钻孔直径、锚杆加工、砂浆配比及灌注要求等方面的关键技术进行阐述. 相似文献