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新建大跨公路隧道小角度斜交既有线时,如何在施工时控制既有线的沉降技术是工程成功的关键。对既有线采用便梁形式加固既有线由于小角度斜交,跨度大导致加固范围过大,必然造成施工费用高,施工难度大等。通过有限差分数值软件FLAC3d对隧道施工进行三维数值模拟,对隧道施工时既有线两轨道水平高差和前后高差进行分析,得出大跨隧道小角度斜交下穿既有线施工时采用一次施作超长管棚+小导管注浆方式,采用CRD工法施工,并结合既有线预扣轨加固措施,能有效地控制施工沉降,保证既有线的运营安全。 相似文献
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濛里枢纽原有航道等级偏低,不满足目前货运增长的要求,因此需要对原有船闸进行扩建来提高航运能力,将在一线船闸右岸新建二线船闸。为保证一、二线船闸口门区有利于通航的良好水流条件,建立了整体定床物理模型,研究引航道导墙长度及布置形式对口门区及引航道内水流条件的影响。模型试验结果表明,在所有修改方案中,修改方案Ⅱ(一、二线船闸分开布置,二线船闸外导墙375 m,堤头段开孔)较好,其一线船闸上引航道通航条件基本不变,二线船闸口门区通航水流条件较好,较好地改善了上游口门区及连接段的斜流、回流等不利流态。 相似文献
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基于深度学习的裂缝检测对于降低基础设施运营风险、节约运维成本并推进中国土木工程行业智能化转型具有重要意义。算法、数据集和评价指标是构建深度学习裂缝检测模型的关键要素;裂缝检测模型集成于机器人平台,从而实现对土木基础设施的全自动裂缝检测。为此,从以上4个方面对当前研究进行了系统梳理。首先,回顾了深度学习的发展历程,重点介绍了深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用及其在图像处理方面较传统算法所具有的显著优势。接着,详细介绍了3类基于深度学习的裂缝检测主流算法,包括分类算法、目标检测算法和语义分割算法。然后,对现有裂缝图像数据集以及模型性能评价指标进行了归纳。最后,总结了土木基础设施的各类裂缝检测机器人平台。综合分析表明:基于卷积神经网络主干结构的深度学习算法已被广泛用于土木基础设施表面裂缝的精准定位与分类,而裂缝的尺寸信息仍需依靠传统图像处理技术进行提取;由于像素级标注的成本和专业性高,大型的裂缝语义分割数据集相对缺乏,致使当前基于语义分割算法的裂缝检测模型鲁棒性较差;目前多数研究人员采用个人建立的裂缝数据集进行模型训练且采用不同的指标进行模型性能评价,缺乏统一的基准测试数据集和评价指标体系,无法对不同模型的性能进行平行比较;目前针对不同基础设施已相应开发了一些裂缝检测机器人,提高裂缝检测机器人的多场景适应性,并降低其应用成本是未来的发展方向。 相似文献
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以无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)为研究对象,概述该技术的基本定义、组成部件、基本工作原理,并详细阐述SICK品牌RFID在自动焊装生产线中的安装形式、参数设置方法、硬件网络组成原理、软件控制方法和信息解析方式。利用标签中刻制的车型信息实现了生产线上高低配车型的自动识别和混流生产工艺方案,具有安装形式简单、识别速度快、信息准确的特点。车型生产任务由上位机自动下发至线体,能够远程控制车型配比,具备了很高程度的数字化生产能力,极大提高了生产效率和自动化水平。 相似文献
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