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研究目的:以哈大客运专线运粮河特大桥墩台沉降观测为背景,介绍运粮河特大桥沉降观测的技术要求与观测方法;采用曲线拟合法综合分析了桥梁墩台的沉降变形趋势,运用灰色系统的新陈代谢GM(1,1)模型建立累积沉降的预测模型,来分析桥梁墩、台的沉降量,掌握其变形规律.研究结论:通过对哈大客运专线运量河特大桥墩台沉降观测数据进行的分析与评估,采用曲线拟合法分析其沉降变形趋势,运用灰色系统模型对桥梁墩台进行预测,得出以下结论:桥梁墩台的沉降已经渐渐趋于稳定,运用灰色系统的新陈代谢GM(1,1)模型建立累积沉降的预测模型,预测结果表明该模型精度较高,可以用于累积沉降的预测. 相似文献
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为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。 相似文献
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