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781.
混凝土工程是建筑工程的重要组成部分,保障混凝土工程的质量是保障建筑工程质量的重要举措,因此对混凝土原材料进行检测,保障原材料的质量就变得尤为重要。从原材料对混凝土工程质量影响的原因出发,从多个角度论述了混凝土原材料检测的技术要点与注意事项。 相似文献
782.
783.
784.
785.
平面包络环面蜗杆齿面的螺旋线误差检测及溯源 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高平面包络环面蜗杆齿面的加工精度, 提出了环面螺旋线误差检测、加工误差溯源及修正加工方法. 以微分几何和啮合理论为基础, 建立了平面包络环面蜗杆的齿面方程、环面螺旋线数学模型及带误差的环面螺旋线数学模型, 分析了测头半径补偿原理及误差评定方法. 利用研制的环面蜗杆检测仪检测了样件齿面螺旋线误差, 应用遗传算法进行了误差溯源分析, 并以溯源结果为基础, 修正加工了样件齿面. 结果表明, 修正加工后的样件齿面螺旋线误差从0.140 mm降至0.025 mm. 相似文献
786.
787.
橡胶沥青是一种新型的筑路材料,具有良好的高、低温性能,且有利于环保。对橡胶沥青AR-AC-16C混合料在原材料选择、配合比设计、路用性能检测等方面进行分析,并对橡胶沥青在阿喀高速公路中的应用情况进行介绍,为新疆地区橡胶沥青的施工提供参考。 相似文献
788.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题, 提出了融合多模式弱分类器, 并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点, 以Haar特征训练判别式弱分类器, 以HOG特征训练生成式弱分类器, 以AdaBoost算法为桥梁, 采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器, 利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明: 相比于单模式弱分类器, AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性, 表现为较高的检测率与较低的误检率, 分别为95.7%、0.000 27%, 每帧图像的检测时间较少, 为25ms; 与传统级联AdaBoost分类器相比, AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间, 但检测率提升了1.8%, 误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法, 具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
789.
针对公路工程路基压实度的试验检测,首先概述了路基压实度检测的概念及其控制标准,进而详细介绍了在我国公路工程路基施工中主要采用的几种路基压实度试验检测技术,并提出了几项提高公路路基压实度的可行措施,可以为公路工程路基压实度的试验检测实施提供合理的参考。 相似文献
790.
主要对公路桥梁检测技术进行研究,然后根据公路桥梁的检测工作的具体内容,分析其在公路桥梁检测中的应用,主要的检测技术有:公路桥梁的无损检测技术、公路桥梁静动载检测技术、公路桥梁的混凝土质量检测技术,通过这些检测技术的应用,更好提高公路桥梁的质量检测水平。 相似文献