基坑工程悬臂式支挡结构嵌固深度计算方法改进建议

国内基坑设计规范对悬臂式支挡结构嵌固深度的计算规定有较大争议,安全富余不足;欧洲标准和英国标准中的计算规定虽然理论正确,但采用传统简化方法计算得到的嵌固深度偏于保守。对悬臂式支挡结构嵌固深度的计算原理进行总结,并对国际和国内基坑设计规范中相关规定存在的问题进行分析。建议采用分项系数法并考虑严格的力和力矩平衡条件,进行悬臂式支挡结构的嵌固深度计算,得到的嵌固深度大于国内设计规范的计算结果,小于国际上通用简化方法的计算结果。采用改进的计算方法在理论上更合理,可以保障悬臂式支挡结构的安全和经济性。     

如何提高减速顶的构造速度

在中国发展高速重载运输的前提下,通过对比分析几种能够提高车辆牵出速度的特殊功能减速顶,说明双临界速度减速顶是解决和提高列车牵出速度和编组站扩能提效的最好方法之一。     

基于生成对抗网络的船舶航迹预测模型

为提高复杂交通局面下的船舶航迹预测精度,提岀一种基于生成对抗网络的船舶航行轨迹预测模型(Gen-erative Adversarial Networks with Attention and Interaction,GAN-AI)对多艘船舶轨迹同时进行预测.通过编码器对船舶轨迹时空序列进行编码,设计交互模块对多艘会遇船...     

基于深度学习CaffeNet模型的综合交通设施场景分类与识别研究

综合交通设施场景的自动分类与识别对交通网络布局、城市规划、智慧城市建设等方面有重要的研究与实践价值.鉴于目前研究主要集中在单一的交通设施目标识别与检测方面,采用速度快、分类精度高、适宜于海量数据运算的CaffeNet深度学习模型,基于迁移学习思想,通过5层卷积、3层池化、1层全连接等过程提取机场、桥梁、停车场、港口、火...     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。     

正交异性组合桥面构造优化

正交异性组合桥面由于其较好的抗疲劳性能和静力承载能力、相对较轻的自重近年来在实际工程中得到较多应用。正交异性组合桥面通常由正交异性钢板和混凝土层组成,在加入混凝土层后结构刚度发生较大变化,若正交异性板仍采用传统正交异性钢桥面的构造形式将会造成不必要的钢材用量和焊接量增加。采用遗传算法,以单位面积造价最小为目标,结合现有规范考虑了构造约束和承载能力约束两类约束条件,采用两种应力控制方案,对不同桥面板跨度和混凝土厚度的正交异性组合桥面的构造进行优化。同时解决了构造改变导致荷载分配改变对承载能力分析造成的影响。优化结果表明,桥面跨度4.5m时,与未优化组合桥面相比,优化方案用钢量可降低1.7%~10.1%,焊接量可降低16.5%~31.8%。     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

基于改进LSTM-NN的安全性自动驾驶换道轨迹规划模型

为改善现有的自动驾驶换道轨迹规划模型产生的换道轨迹与真实的换道轨迹存在较大偏差的问题,提出了一种改进LSTM-NN的安全敏感性深度学习模型,该模型可以缓解当前自动驾驶轨迹规划存在的不足,输出轨迹既保证了较高的精度又提高了安全性。CarSim仿真软件模拟了本模型产生轨迹的可跟踪性,结果显示轨迹非常平滑,并且自动驾驶车辆可以高效、安全地完成换道。     

下伏坎儿井暗渠对高速铁路路基稳定性影响

针对下伏坎儿井暗渠的高速铁路路基稳定性问题,采用有限元极限分析方法进行模拟研究.结果表明:路基荷载作用下下伏坎儿井暗渠路基的破坏模式主要有暗渠上部土体发生破坏和路基边坡发生滑动破坏2种,随着暗渠埋深和水平位置远离路基,破坏模式逐渐演变为路基边坡的自身破坏;暗渠临界深度分布曲线呈"W"形,且主要与暗渠位置、断面形状、断面...