东海大桥近岸浅海段桥墩PHC 桩施工技术

东海大桥桥轴线全长31 km,近岸浅海段桥墩桩基采用PHC桩;近岸浅海段桥墩桩基的施工为远离岸线的无掩护外海施工,风大、浪高、流急,海况条件恶劣,全年有效作业天数仅为174 d;近岸浅海段桥墩桩基所处区域地质结构复杂、海水含盐量高.因此,适应该海域自然条件的大直径PHC桩施工成为实施本工程施工的关键问题.主要描述在特定的海况环境及地质条件下,东海大桥近岸浅海段桥墩PHC桩的桩型选择及防腐技术、桩靴形式选择及可沉分析、水锤效应及波流影响的对策等关键施工技术.     

埋地聚乙烯管道安全检验关键技术及工程应用

PE管道具有优良的性价比,广泛应用在能源、燃气等工程中,但因其焊接接头质量难以检测、探查难度大,使PE管道的安全状况难以控制,并导致泄漏等事故。结合国内出台的PE管道规范、标准及钢质管道检验的经验,提出了PE管道的安全检验关键技术,并介绍了部分科研成果,如PE管焊接质量超声相控阵动态聚焦和B扫查成像技术、探地雷达、泄漏检测等。文中提出的检验关键技术在某市PE燃气管网中得到了有效应用,检验出多项安全隐患,为城市燃气的安全提供了保障。     

公路路基施工中过湿土的施工对策

简要介绍了路基施工中对过湿土的处理方法及其注意事项,以实际工程为例,探讨了过湿土施工的合理对策.     

双体船兴波阻力数值计算及兴波干扰研究

本文基于Noblesse新细长船理论,编制了Matlab兴波阻力数值计算程序。对双体Wigley船型进行了计算,并将船模阻力实验值与计算结果对比,验证程序的可靠性。同时,计算了一艘实际双体船,给出了该船在设计航速下出现有利干扰的片体间距范围,为该船的设计提供一定的理论依据。     

补偿量加放技术的分析和应用

主要论述了补偿量加放技术的概念、发展、作用及实际应用、改进等,并对精度控制与管理、补偿量设置技术及其他相关方面作了比较详细的介绍。     

基于模态分析的牵引供电系统谐波谐振过电压研究

针对高铁牵引供电系统的谐振过电压问题,通过分析其谐波特性,综合考虑线路集肤效应及分布参数的特性,研究由接触网、馈线、钢轨回路(包括大地)、回流导线以及牵引变电所至接触网的馈电线等构成的牵引网的参数计算方法,建立牵引网线路等效模型,使用该模型计算牵引网线路参数;采用模态分析方法解耦牵引网与电力机车的耦合关系,确定基于车网耦合的牵引供电系统的谐波谐振次数、电压波形、影响范围等数据以及所引起的牵引网过电压机理;通过EMTP-ATP软件建立基于AT供电方式与CRH2型动车组的车网耦合仿真模型,得到牵引网网压状态.通过与实测的机车负荷、谐波电流等数据对比可知,仿真结果与实测数据分析结果一致,验证了该方法的正确性.     

长三角区域绿色公路一体化建设思路探讨

随着长三角区域一体化发展及绿色公路建设指导意见的推进,我国越来越关注公路建设绿色、低碳可持续发展的问题。现剖析了绿色公路的内涵,阐述了国内外在绿色公路建设评价指标体系的研究现状,从全寿命周期的角度出发,结合长三角各省份绿色公路建设特点,研究并提出了绿色设计、绿色建设、运营与养护三个阶段的长三角区域绿色公路一体化建设思路。     

面向肋板拉入装配的设备集成监测与智能维护系统研究

针对肋板拉入装配设备智能化程度及管理效率低，影响肋板切割及装配精度，制约肋板拉入装配效率和成功率的现状，设计融合无线传感器网络（WSN）技术与无线射频识别（RFID）技术的肋板拉入装配设备数据采集和传输方法。构建设备数据的多传输模式通信网络，定义肋板拉入装配设备数据模型，提出基于设备运行状态数据与设备状态模糊综合评价理论的肋板拉入装配设备集成监测与智能维护方法。在此基础上，设计并开发面向肋板拉入装配的设备集成监测与智能维护系统。该系统可实现肋板拉入装配设备全生命周期的监测和维护，有利于更加合理高效地实施肋板拉入法。     

现浇箱梁装配式超高支架施工质量控制

以重庆朝天门长江大桥引桥双层混凝土箱梁施工为例,从钢管格构柱为主的装配式支架的设计、施工入手,对超高支架施工的质量控制的关键环节进行分析,对保证箱梁现浇施工质量和安全具有重要意义.     

探地雷达多特征融合的城市空洞自动识别方法

探地雷达发射的电磁波容易受外部环境干扰，城市中复杂的地下市政设施进一步增加了空洞的识别难度，目前利用时域振幅特征图不能全面反映空洞病害的结构和介电参数，自动识别时容易出现误判和漏判。为了能够充分利用探地雷达信号中的多维信息，提升城市空洞自动识别的精度和效率，考虑提取反射信号特定时刻的振幅、频率和相位特征，通过特征融合解译改善空洞的识别精度。首先使用希尔伯特变换将信号从时域转换为时频域，在时频域计算得到特定瞬间的振幅图(IA)、频率图(IF)和相位图(IP),建立包含原始特征图(OP)的4个单特征数据集；然后基于二维小波变换的方法分别将IA+IF、IA+IP、IF+IP、IA+IF+IP融合，其中图像的高频部分采用最大值融合规则，低频部分采用均值融合策略，建立4个特征融合数据集；最后使用YOLOv7算法在8个数据下进行训练，对比研究模型的性能。结果表明：在IA+IP和IA+IF+IP数据集下训练的模型，相比OP数据集下性能均有所提升，其中IA+IP数据下训练的模型表现出最佳的性能，相比OP数据集模型的精确率提升5.0%,召回率提升7.6%,F1值提升7.8%,AP＿0.5提升5.9%。该...