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传统河道底泥疏浚技术及处理方法对脱水后含泥率和重金属含量的要求较低,为此,提出对河道底泥疏浚技术及其处理方法的研究分析。调整道底泥环保疏浚方式,对环保绞刀的优化设计,在反铲绞刀架和绞刀轴安装垂直角度传感器和水平角度传感器,进行信息收集,实现疏浚精度的控制,使用优化后的环保绞刀执行河道底泥的环保疏浚,通过多角度计算。最后增大吸泥管与绞刀工作效率,对河道底泥实现标准临界值无污染扩散处理。设计流程实验,将脱水后含泥率和重金属含量作为验证指标,实验结果表明:设计的处理流程与常规的疏浚处理流程相比较,其脱水后含泥率和重金属含量均更高,能够实现对河道底泥疏浚精度的控制以及防止其扩散。 相似文献
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郁江的河道演变对河流的堤防安全、河势稳定、防汛抢险等影响重大。以郁江贵港市区河段作为研究对象,通过实测资料,分析了研究河段的历史演变,对24个典型断面的断面特征和河床演变的趋势进行分析。结果表明:研究河段在近30 a河槽变化不大,河势相对较为稳定,河道各个断面有冲有淤且变化幅度较小;在现有水沙条件下,未来河段将呈缓慢淤积的趋势,贵港和桂平航运枢纽对河势及冲淤变化影响不大。 相似文献
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为研究智能电动车在弯曲道路场景下进行避障规划的有效性, 提出了一种将笛卡尔坐标系转换为曲线坐标系的方法, 利用5次贝塞尔曲线对弯曲道路场景中的车道线进行逼近得到参考路径, 通过对参考路径进行弧长参数化, 以弧长为横坐标, 横向偏移为纵坐标的方法建立曲线坐标系, 根据车辆和子目标点在曲线坐标系中的位置关系, 采用3次多项式实时生成候选路径, 利用序列二次规划算法对候选路径进行优化; 为验证所提算法的有效性, 以某智能电动车为平台, 利用单目相机、64线激光雷达、工控机等设备搭建试验车, 通过Apollo平台对车辆在弯曲道路场景中的避障算法进行在线仿真, 在园区实车试验中对避障算法进行了GPS位置误差和航向角累计误差分析。研究结果表明: 在曲线坐标系中进行车辆弯曲道路场景下的避障路径规划, 能有效地描述规划路径曲率半径、车辆中心位置偏移车道线距离等信息, 容易确定自身车辆的可行驶区域、前方障碍物位置信息, 从而生成最优路径; 在园区场景的避障过程中, GPS位置误差发生在初始点、转弯点以及避障点, 最大误差为0.15 m, 航向角累计误差为12°, 突然增大的弯道位置误差主要由车辆姿态瞬时改变及障碍物匹配过程引起, 但是误差都能够很好地控制在一定范围之内, 利用曲线坐标系解决弯曲道路场景中的避障路径规划是可行的。 相似文献
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