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影响标准贯入(SPT)击数因素浅析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析某涉外跨海大桥工程地质勘察中的标贯SPT击数差异问题,发现钻孔直径、钻探工艺、标贯头刃口尺寸和泥浆浓度的差异等显著影响砂性地层中的SPT击数。特别是小口径套管下到钻孔底部限制了土体的变形,进而影响了SPT测试结果;泥浆浓度过低将不足以将孔底残渣特别是颗粒较大的砂砾携带出钻孔等。这些因素的累计导致了两家勘察公司N值出现了较大的差异。文中对跨海大桥的勘察管理提出了一些建议,通过采取有效措施,使同一土层的N值基本一致,对加强勘察资料的可信度和实用性具有参考价值。 相似文献
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把握快递行业未来发展方向,梳理了大数据技术在快递行业的应用场景并分析了大数据技术对快递行业的影响。分析结果表明,大数据技术能帮助快递企业进行最优配送方案推荐、实时监控车辆设备、解构行业数据、分析市场格局等,从而帮助行业提升配送效率、降低配送成本。未来,快递行业将充分利用大数据技术加强对物流数据的收集、分析与业务应用。在大数据技术影响下,快递企业将呈现四大发展趋势:(1)时效进一步提升,成本继续降低;(2)从快递向物流上下游串联;(3)从国内向国际网络不断外扩;(4)先进的数据分析技术向其他行业外溢。 相似文献
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高速公路动态交通流Elman神经网络模型 总被引:5,自引:0,他引:5
为了提高高速公路交通流建模的精度,分析了离散的高速公路动态交通流数学模型,基于Elman网络原理,建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2,采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练,并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明:回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10-5,最大相对误差为4.237 1×10-4,与BP神经网络和RBF神经网络相比较,Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型,真实地描述交通流基本特性,能准确地建立动态交通流模型,适应交通状况的变化。 相似文献
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高速公路雾区监控系统功能设计初探 总被引:1,自引:1,他引:1
高速公路雾区的交通安全是一个世界性的问题,每年由雾引发的交通事故导致的经济损失是十分巨大的。因此,提高高速公路在雾天低能见度条件下的交通安全水平,保证运输的畅通、安全具有极其重要的经济和社会效益,其中一个重要的方面就是高速公路的监控系统。针对雾对高速公路交通安全的影响机理,分析驾驶员的服务需求,对雾区高速公路监控系统的功能设计进行了初步探讨。 相似文献
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