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1.
2.
为研究泥灰岩隧道开挖诱发突涌水灾害机制及信息演化规律,以兰州至海口国家高速公路秦峪隧道为工程依托,研制泥灰岩隧道围岩相似材料,研发大型隧道突涌水三维地质力学模型试验系统。该系统可实现低频周期循环加卸载、数据自动化采集,可提供稳定水压加载,基于Python编程语言开发了隧道突涌水灾害预警系统,在此基础上开展泥灰岩隧道突涌水灾害演化过程模型试验。研究结果表明: 1)隧道开挖扰动会破坏围岩压力与渗透水压力之间的平衡,致使隔水围岩内产生微裂隙并扩展贯通,进而发生突涌水现象; 2)当发生突涌水现象时,隔水围岩压力、渗透水压力及位移均会发生明显的突变现象,围岩压力及渗透水压力最大释放率分别为18.6%、73.35%,最大位移量为0.18
mm; 3)泥灰岩相似材料能够较好地满足试验需求,证明了隧道突涌水三维地质力学模型试验系统的稳定性及可靠性。 相似文献
3.
机械设备剩余寿命的准确预测可以降低昂贵的维护费用,提高机械设备的安全性。随着深度学习的发展以及注意力机制被广泛应用于各个领域,基于数据驱动的剩余寿命预测方法为机械设备寿命预测提供了众多的方法。文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验。注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命。文章对NASA发动机数据集进行了剩余寿命预测试验,同时研究了不同注意力机制影响,试验结果表明,基于注意力机制的方法可以有效地进行剩余寿命预测,所提方法具有一定的应用价值。 相似文献
4.
5.
为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律,研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性,基于循环神经网络理论,从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系;通过引入长短时记忆网络,结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性,构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例,开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证,对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度,并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明:使用同一数据集,注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43,平均绝对百分比误差为25.24%,均方根误差为21.17,预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中,事件类型所占权重最大为0.375,其次分别为车道数、车辆类型、天气等;采用立交出入口小时交通量作为修正参数,可以进一步提升预测精度,预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度,为公路安全高效运行提供技术支持。 相似文献
6.
为进一步规范共同廊道建设的道路工程与相关工程的协调工作,减少因实施进度造成的设计方案妥协和投资增加,针对道路工程建设过程保护参数进行了全面、深入研究。在充分整理相关法律法规和多个在建工程协调经验的基础上,确定道路工程建设过程安全保护参数以及取值方法。并对保护机制的启动和实施提出了操作性建议。 相似文献
7.
为了就新冠疫情对疫情结束后居民休闲出行的影响展开调查研究,把握疫情后居民休闲出行偏好的变化,分析休闲出行意愿的影响因素和影响机制,并量化分析各因素的影响,基于计划行为理论和收益-风险分析构建结构方程模型,量化感知风险、感知正效用、出行态度、主观规范、感知行为控制等影响因素与疫情后休闲出行意愿的相互影响机制,并利用单因素方差分析法和独立样本T检验分析不同性别、年龄段、收入水平的居民受影响的差异。研究结果表明:结构方程模型的卡方自由度比(CMIN/DF)为1.902,RMSEA值为0.047,证明模型具有良好的适配性;感知行为控制、态度和感知正效用会直接正向显著地影响人们在疫情后的出行意愿,总效应分别为0.391、0.608、0.296;主观规范则间接正向显著地影响出行意愿,总效应为0.621;对疫情风险的感知可能性会间接负向显著地影响人们的出行意愿,总效应为-0.081;新冠疫情会对居民休闲出行的偏好和特征产生显著的影响;以家庭为单位、以私家车为主要交通工具的自助游将在疫情后成为主要方式,逐步占领旅游市场;疫情对26岁以下的青年人和41~50岁的中年人、工作相对不稳定和低收入群体产生较大影响,这部分人感知到较低的出行效用和较高的阻抗,出行意愿偏低。研究结论将为后疫情时代旅游业的复苏刺激政策提供数据支撑和方向指引。 相似文献
8.
9.
随着经济的持续发展和车辆的不断增加,交通事故次数越发频繁,为缓解道路交通安全问题,本文以国道205山东省某市区的交通事故为例,在传统的故障树模型基础上,提出了两种敏感性重要度算法,两种算法分别借助于反三角函数、反比例函数和偏导运算,通过相关计算发现影响国道205山东省某市区交通事故的重要因素有:能见度差、照明条件差、其他因素、无中央隔离栏、年老体弱、非机动车违法上机动车道。 相似文献
10.
有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度,提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络,通过引入图像注意力机制与动态元融合,能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索,有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题,增强对细粒度特征的识别能力;同时,引入外部神经知识的元选择网络,实现网络多阶段预测的自适应融合,以避免权重偏置现象。实验结果表明,文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难,有效提高识别准确率。 相似文献