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“七五”期间国家重点建设项目——李家峡水电站对外专用公路阿代~下多巴段,全长18.12公里。重丘区二级路,次高级路面。路基宽度8.5米,路面宽度7.0米。路面设计交通量为解放CA-10B 3000辆/昼夜,设计弯沉值为0.65毫米。路面面层设计厚度为5厘米.其中主层为4厘米厚的沥青砾石,封层为1厘米的沥青混凝土。该段路面工程始建于1987年7月,1988年5月正式交付使用。经有关单位验收,达到优良工程标准。其初验数据见表1。 相似文献
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为了群龙成网,经验成套,“学、帮、赶、超”促进全省全面龙网化。河北省交通委员会于二月二日到二月九日,在石家庄市召开了全省一条龙运输大协作现场会议。河北省的“一条龙”运输大协作,从去年九、十月的秦皇岛、昌黎现场会议以后,发展很快,已进入了一个新的阶段。全省已组成一千多条龙,石家庄专区和昌黎、邢台等许多地区并已组成了龙网。龙的形式多种多样,龙的内容丰富多采。有以港口、车站为中心的装卸搬运一系龙;有以物资集散点为中心的短途运输一条龙;有厂内运输一条龙;还有秦皇岛“车船对口、货不落地、送货上 相似文献
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该文分析了在新近吹填土通过真空预压软基处理后,局部存在软弱夹层的原因,结合后续用地要求,探讨了该软弱夹层的处理方案,为今后类似工程提供借鉴。 相似文献
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钢桥在现代交通基础设施中扮演着重要的角色,然而,由于长期服役与环境影响,钢桥可能出现涂层锈蚀、螺栓脱落等病害。为解决传统的钢桥病害检测需要人工参与,费时费力且主观性强的问题,提出了一种基于深度学习的钢桥病害检智能识别方法。利用无人机在图像采集方面的优势,采集大量高清病害图像,经图像增强、标注后建立钢桥病害图像库,用于模型的训练和测试;引入掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)构建钢桥病害识别模型,实现钢桥病害的自动识别;并通过更换骨干网络的方式进一步提升模型性能。研究结果表明:将骨干网络由传统的ResNet101替换为VoVNet后模型性能显著提升,交并比阈值为0.5与0.5∶0.95时,优化后模型的识别平均精确率分别为0.84与0.59;相同交并比阈值下较之优化前有约10%的提升。将改进的模型应用于上莘桥表观病害检测,其对涂层锈蚀、螺栓锈蚀与螺栓脱落的识别准确率分别达到了89.3%、85.7%、73.1%;改进的Mask R-CNN模型在钢桥病害识别任务中表现出了优异的性能,无人机与深度学习相结合的方法能够实现钢桥病害的高精度、自动化检测,具有重要的科学研究和工程应用价值。 相似文献