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针对山岭隧道爆破开挖普遍存在的超欠挖过大、渣体块度不适等问题,分析了造成这些问题的主要因素,确定了隧道爆破开挖效果评价指标体系,建立了以爆破块度和超欠挖量为预测目标的隧道爆破效果神经网络评价模型,提出了基于深度学习的隧道爆破渣体块度实例分割算法,形成了山岭隧道爆破参数优化决策方法,进而开展了工程应用与验证。结果表明:(1)基于深度学习的隧道爆破渣体块度实例分割算法检测出的块体大小与真实值误差小于6.9%(置信度为95%),实现了隧道渣体块度样本数据的快速获取;(2)经148组工程实践样本数据训练后的隧道爆破效果神经网络评价模型能够较为准确地预测出爆破渣体块度与超挖量;(3)爆破参数优化后试验断面的平均线超挖量均在10%左右,较原方案降低了50%以上;实测得到的渣体块度与超挖值与模型预测结果一致性良好,偏差小于20%。 相似文献
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主要对一种新型的预制混凝土梁板智能养护工艺在桥梁施工中的应用进行研究。然后,从工艺特点、工艺原理、工艺流程及操作要点、质量控制、效益等方面进行分析。 相似文献
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主要对涵洞支模机施工工艺进行研究。然后,从涵洞施工的自动支模机施工工艺特点、工艺特点、施工方法、效益等方面进行分析。最后提出相关施工工艺,希望能给于相关专业读者借鉴。 相似文献
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