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81.
结合关峡隧道裂缝病害,在收集病害区段各类资料基础上,绘制裂缝展示图,分析裂缝产生原因。地质雷达及地质钻探相结合的综合地质方法可直观反映裂缝的分布特征及发育程度。通过对山体稳定性的分析,考虑衬砌裂损原因、裂损程度、隧道净空及整治费用等因素,并结合陇海线运营情况,提出从围岩加固与结构补强方面制定整治方案。 相似文献
82.
为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F1分数指标对算法进行评估,并根据F1分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明:所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。 相似文献
83.
84.
85.
86.
在高速、重载的新形势下,利用铁路路基橡胶合成纤维土工布,采用大机抛床中修同步铺布的施工方法处理路基基床翻浆冒泥病害,效果显著。 相似文献
87.
88.
89.
吉(林)—图(们)铁路地处东北高寒山区,其中K65+590-K66+700路堑地段病害严重.通过分析路基下沉、路基翻浆冒泥和路肩侧向挤出等路基病害的形成原因及影响因素,指出土质不良是产生病害的关键因素,水的留滞和列车动荷载作用使病害不断发展.研究结果表明,在维持目前列车限速通过、不间断行车施工的前提下,采用改性灰土桩改善基床土质条件,疏干排除地下水、加强地表水的引排等措施进行整治,路基下沉和翻浆冒泥基本得到根治. 相似文献
90.
青藏±500 kV直流联网工程沿线多年冻土工程地质情况复杂,不良地质现象发育。在探明多年冻土地质情况的同时,选择合适的电力塔基类型,关系到整个工程的安全稳定,在充分了解冻土区地质条件的前提下,针对工程沿线不同的地质情况,选用不同的电力塔基础和相应的辅助工程措施,并有针对性地提出病害防治对策,对同类工程有一定的参考意义。 相似文献