深埋高地应力水工隧洞地应力特征及岩爆脆性破坏深度预测研究

为解决高地应力情况下水工隧洞开挖时产生的岩爆问题,以新疆某高埋深水工隧洞为依托,并结合现场水压致裂法和钻孔套芯解除法测试获得的地应力数据。研究深埋引水隧洞区域地应力场分布规律,通过强度理论判断岩爆发生的可能性;在考虑高地应力与围岩开挖二次应力状态作用前提下,通过岩爆破坏区深度理论公式,结合现场数据计算出岩爆破坏深度。结果表明： 1）隧洞处平均初始地应力应力基本在23 MPa左右,最大水平主应力为28.6 MPa,属于高地应力隧洞; 2）三向主应力间的总体关系为σH（最大水平应力）>σZ（自重应力）>σh（最小水平应力）,属于σHZ（走滑型）初始地应力场,以水平构造应力为主导; 3）隧洞最大主应力与最小主应力之间差值较大,依据摩尔-库仑准则,表明该隧洞开挖的临空面会存在较大的剪应力,易引起隧洞发生岩爆; 4）在隧洞开挖过程中,隧洞将会发生中—强等级的岩爆,发生岩爆脆性破坏最大深度为0.68 m。     

基于能量法的跟管钻进最大深度计算及应用

为解决潜孔锤跟管钻进最大深度难以确定的问题,基于能量法分析冲击功与应变能的转换情况,提出跟管钻进最大深度的假设条件和理论计算方法,并结合现有相关技术规范,通过类比法对跟管钻进的地层侧阻力取值进行完善和补充,然后应用相关实例分析和验证。通过研究和验证取得成果如下： 1）采用材料力学能量法理论,提出较系统、全面的跟管钻进最大深度计算方法; 2）给出单一地层最大深度的计算公式和多个地层的计算步骤; 3）提出套管与地层间动摩阻的取值依据和方法; 4）提出中和点概念,得出双冲击器作用下套管柱受到的应变能作用原理; 5）增大冲击功和增加套管壁厚均有利于提高跟管的最大深度,但影响幅度较小。     

基于深度学习和监测数据的桥梁损伤识别方法

为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。     

无锡市胡埭污水处理厂提标改造方案研究

胡埭污水处理厂一期改造建成有10年之余,出水标准难以满足激增的排放量与日益严格的排放标准,本次提标改造在原规模基础上增加深度处理工艺。 通过进、出水水质分析与现污染物去除的要求,确定了本次提标改造的深度处理工艺,深度脱氮工艺采用深床反硝化滤池,深度除磷工艺采用气浮工艺,并介绍了深度处理单元与新增构筑物的单体工艺设计。本工程于2020年12月建成,运行效果稳定。     

人机混驾环境下基于深度学习的车辆切入轨迹预测

为保证人机混驾环境下自动驾驶汽车的安全行驶,对周围车辆切入轨迹的预测至关重要.本文首先使用Savitzky-Golay滤波器对大规模采集的自然驾驶数据进行去噪处理,根据准则提取车辆切入片段,建立符合中国道路状况的车辆切入数据集.其次,发挥Bi-LSTM网络能充分利用上下文信息的优点和in-out快捷连接有效减少梯度消失...     

职业素养深度融入实训教学的研究与实践——以《汽车检测》课程为例

为了切实推进高校课程思政建设,全面提高高等职业教育教学质量的实施,"坚持育人为本,德育为先"、"重视学生全面发展,推进素质教育,增强学生自信心,满足学生成长需要,关注学生不同特点和个性差异,促进学生人人成才".为了提高职业教育的教学质量,必须准确把握从学生岗位适应能力的培养到学生职业素养培育的这一重大转变,培育学生的职...     

延安东路隧道与东西通道“一体化”火灾联动的思考与研究

上海东西通道工程通车之后,与延安东路隧道连接,形成一条东西走向的特长隧道。因两条设施建造于不同年代,各方面设计存在差异及设备系统功能代差。根据“一体化”运行的要求,现梳理问题,提出优化及解决方案,结合基于YOLO v8神经网络算法的火灾检测技术,应用在隧道雨喷淋视频联动,精确定位,并通过数字孪生技术,辅助启动相关预案。通过试验测试,对比自动联动、人工操作及优化系统的效果,提高延安东路隧道与东西通道火灾联动的准确率。     

基于无损跨尺度特征融合的交通目标检测算法

针对复杂道路环境下交通目标与背景区分度低、交通小目标密集度高、部分遮挡严重、容易产生漏检、误检等问题,提出了一种融合注意力的无损跨尺度复合空洞残差网络的交通目标检测算法。通过改进SSD基础骨干网络和残差结构,加强网络提取强表征性的高级语义信息能力,解决信息传递损耗和丢失问题。在此基础上提出一种新的多视野聚合空洞残差单元,通过设置不同膨胀率的空洞卷积,获得不同大小感受野,聚合上下文信息实现大目标与小目标的兼顾。提出一种新的无损失跨尺度融合模块,通过该模块进行通道重组,结合通道维度信息填充像素,实现跨通道像素信息融合,进一步提升特征提取的能力。同时引入了坐标注意力机制,将轴向的空间坐标通道信息有效整合到生成注意力图中,构建出能够捕获跨通道信息且包含方向感知和位置敏感信息的注意力残差单元与多视野聚合空洞残差单元。此外,通过引入Soft-NMS降低与高置信度预测框重叠度较大的目标框的置信度,增加二次检测机会,提升了网络模型召回率。最后引入解耦检测头以加快模型收敛速度和提高检测精度。在VOC数据集07+12上的试验结果表明,算法平均精度提升了6.46%,证明了提出算法的准确性和鲁棒性。     

考虑低光照场景的自适应路面病害检测模型

为提升低光照环境下路面病害识别模型的精确度与鲁棒性,提出了一种考虑低光照场景的自适应路面病害检测模型。将采集的数据按照亮度分成低光照图像和正常光照图像2类,随后对低光照图像进行自适应增强,并接入路面病害检测流程。为解决现有光照增强图像失真的问题,在Zero-DCE++基准模型上引入光照约束网络,提出了光照增强模块Zero-DCE-Retinex。在此基础上,以提升路面病害检测精度为核心需求,提出了以病害识别模型为驱动的光照增强模块训练策略。具体的,在训练过程中,将病害识别模型嵌入光照增强模块,并通过损失函数来引导光照增强模块的训练。试验结果表明：当使用所提模型对低光照图像进行增强后,再经过YOLOv7模型进行检测,比直接输入低光照图像的方式,AP指标提升了7.04%,F1-score指标提升了11.22%;图像质量亦得到进一步改善,表现在图像信息熵、标准差和平均梯度的提升分别为0.62、13.24和21.61。与同类无监督光照模型相比,所提模型在目标检测任务的AP和F1-score提升方面显著优于其他模型,同时有效避免了增强结果出现色彩失真和过度曝光等问题。因此,提出的模型可广泛适用于...     

中通客车创新"三会一课"新形式

新形势下如何提高基层党组织的凝聚力和战斗力,更好地发挥党组织的引擎作用,使党建工作更接地气更具活力,需要深度思考和大胆创新工作内容和方式方法。近年来,中通客车控股股份有限公司党委高度重视"三会一课"的质量和效果,坚持作为加强思想政治工作的重要基础性工作来抓。底盘车间党支部坚决贯彻党委部署,开展"大学习、大讨论、大调研"活动,严格落实"三会一课"制度,将其作为党员日常教育管理和提高工作水平的重要途径。