旅游路网规划评价指标体系研究

在对旅游路网进行分析的基础上,从技术性能、社会效益、经济效益、环境效益4个方面进行研究,建立了旅游路网规划的评价指标体系,并对各项指标的含义进行探讨,分析了各指标值的确定方法,进而能方便地运用这些指标进行旅游路网规划的评价。     

服役钢筋混凝土桥梁时变可靠性分析

分析了影响桥梁抗力变化的因素,讨论了桥梁抗力的衰减模型,并根据已有抗力信息采用回归分析方法及最小二乘法确定模型参数的方法,建立抗力随时间变化的可靠度分析模型.对某座实际钢筋混凝土桥梁的可靠度进行了分析研究.结果表明所研究方法的可靠性和有效性.     

成都地铁2号线东延段高架车站主体结构设计

研究成都地铁2号线东延段高架车站的结构设计问题.对车站独柱大悬臂桥墩结构进行内力变形控制和结构整体动力特性分析,总结该形式车站的结构特点和设计控制关键,为类似的高架车站结构设计提供参考.     

盾构区间隧道结构防水及耐久性问题探讨

在高含水软土地层,采用盾构法施工的地铁区间隧道结构一般由管片拼装而成,管缝、螺栓孔、注浆孔等的防水方案应与结构设计使用寿命（100年）相匹配。以某地铁工程为背景,对如何解决既有地铁区间隧道结构的防水及其耐久性问题进行了探讨,对新建地铁如何满足结构防水需要提出了初步设想。     

基于有限元法的屏蔽门机械系统结构响应分析

建立了地铁站台屏蔽门机械系统的结构分析模型,利用有限元法分析了屏蔽门系统模态和结构刚度,得到屏蔽门系统的各阶主要模态的特性和屏蔽门整体及各关键部件的变形及应力分布.运用该分析方法对屏蔽门整体机械系统的结构特性及其可行性进行评价,为屏蔽门机械系统优化和可靠性设计提供了理论基础.     

GCY300Ⅱ型轨道车转向架构架强度分析与结构改进

介绍了GCY300Ⅱ型轨道车转向架构架结构特点,采用TB/T 1335- 1996对该构架进行静强度仿真及动应力试验,并进行对比分析,验证仿真模型的正确性.就构架焊接工艺性差的问题提出结构改进方案,对比分析结构改进前后的静强度仿真计算结果.计算分析结果表明:结构改进前后的强度均满足铁标规范要求,改进方案更合理实用.     

组团型大城市绕城高速公路互通立交一体化布局模型

为合理规划布置大城市绕城高速公路互通式立交工程,做到既能够提升出入境交通的可达性和便利性,又不影响过境交通及城市内部交通系统的运行效率,在对绕城高速公路出入境交通组织特性分析的基础上,提出了以系统运行时间和出入境交通可达性二者组合效应最好为目标的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,并提出了模型求解的实用方法。最后,以某城市规划年绕城高速公路互通式立交布局规划为应用案例,阐述了模型应用的具体步骤。研究结果表明,本文提出的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,不仅考虑了绕城高速公路互通式立交布局规划的实际影响因素,也便于实际应用。     

倒装型沥青路面温度场时空分布规律分析

倒装型基层是福建省常用的沥青路面结构型式,其沥青层厚度达26cm。而沥青材料性质对温度敏感,进行温度场分析很有必要。通过有限元仿真分析,对福建省夏季高温时典型日照下倒装沥青路面结构内的温度场进行计算,得到内部各层温度的时空分布,并经过经验公式和相关资料的实际监测验证。结果表明,有限元分析可以作为沥青路面结构设计和沥青材料选择时计算路面温度的快捷可靠的方法。     

多源遥感数据融合的道路材质精细识别

针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。