高速公路沥青路面病害与治理养护措施

对高速公路沥青路面常见病害成因进行了分析，总结阐述了相应的各种治理方案和养护技术措施。     

某高速公路沥青路面病害处治及质量控制

通过对某高速公路的现场检测及室内试验,确定各路段的处治结构.处治工程由于在冬季进行,施工时在规范要求的基础上,结合该高速公路的具体情况,对原材料、混合料及各施工阶段     

大众奥迪01V自动变速器常见故障分析(七)

一辆2003款进口大众帕萨特3．0轿车,配备使用德国ZF公司生产的01V型5前速手/自动一体电     

高速铁路道岔打磨技术方案探讨

由于道岔与道岔衔接区域存在病害缺陷,造成高速动车组经过岔区时频频报警,影响列车的行车安全.针对钢轨光带分布、顶面波磨及轮轨两点接触病害的特点,采用合理的打磨方式,改善了钢轨、道岔区段的轨道不平顺状态,提高动车过岔时的舒适度,从而根治严重晃车病害.实践表明:不同的线路,会由于通过列车型号、速度和载重量的不同而产生不同的病害,所采取的打磨方式也会有所不同;采用不同打磨模式,以及局部打磨和整体打磨相结合的方式进行打磨作业可以有针对性地消除钢轨道岔病害.     

云南水麻高速公路路基桩板墙病害分析

针对云南水麻高速公路豆沙关立交匝道路基桩板墙的变形破坏特征,从变形过程、地质条件、力学计算等方面进行了分析。结果表明,桩板墙偏压大、桩前部土体抗力不够、锚固段过短且下部存在倾向临空的结构面(层面),并在降雨作用下降低了土体的强度和承载力,同时增加了土压力,当土压力大于桩抗滑力时,引起桩板墙的整体破坏。采用在现有桩上设锚索,挡墙外增设桩的加固方案,加固效果良好。     

准池重载铁路湿陷性黄土路基加固处理

准池铁路为穿越大面积湿陷性黄土地区的新建万吨重载电气化铁路,所经地区黄土湿陷性较为严重.通过对黄土地基的特点及湿陷量的计算分析,选取了合适的加固方法对该湿陷性黄土地基进行加固处理,对复合地基承载力进行了分析计算,并提出了质量检验要求,确保本线重载铁路路基工程稳定、可靠.     

京九线粉土工程特性及其路基病害整治方法研究

针对京九线路基工程出现的病害问题,对路基粉土物理化学成分、击实性、渗透性及增湿变形规律等工程性质进行试验研究,分析了路基病害产生的主要条件。在此基础上提出加固路基,恢复路堤标准横断面,采用高分子聚合筑路剂封闭基床表层等处理方法。实践证明,该套综合整治方法对于粉土路基的病害整治是有效的。     

改建铁路白阿线扩能改造工程线路方案研究

针对既有白阿铁路的现状及存在的问题,重点研究不同速度目标值下线路的扩能方案。结合既有路基工程地质条件、既有路基病害整治及加固处理措施,比较分析既有线抬高路基与挖除换填方案。根据路网规划、项目的功能定位、既有线现状及工程情况,确定白阿铁路扩能改造工程线路方案采用160 km/h速度目标值增建第二线方案,既有线路基病害段落采取抬高路基措施。     

综合地质方法在关峡隧道病害整治中的应用

结合关峡隧道裂缝病害,在收集病害区段各类资料基础上,绘制裂缝展示图,分析裂缝产生原因。地质雷达及地质钻探相结合的综合地质方法可直观反映裂缝的分布特征及发育程度。通过对山体稳定性的分析,考虑衬砌裂损原因、裂损程度、隧道净空及整治费用等因素,并结合陇海线运营情况,提出从围岩加固与结构补强方面制定整治方案。     

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。