竹山隧道大变形特征及机理研究

根据竹山隧道施工现场的监测情况,对监测数据进行分析,提出了隧道的变形破坏特征。结合竹山隧道的具体情况,从围岩岩性、施工、力学、支护等几个方面分析了竹山隧道的变形破坏机理,重点分析绢云母片岩破坏模型——弹性梁计算模型,从力学方面给出了竹山隧道的破坏机理主要是绢云母片岩的失稳破坏,可对类似工程的变形机理提供一定的参考。     

中老铁路丰洪至万象段地下水化学特征及其侵蚀性研究

对中老铁路丰洪至万象段地下水进行了系统取样测试分析,从 pH 值、氯离子、钠离子、钾离子、硫酸根离子及侵蚀性 CO2的含量来分析地下水对沿线铁路地下工程结构的影响。结果表明： DK365—DK373,DK380—DK384和 DK393—D1K406段应提高混凝土的抗氯盐侵蚀能力,DK374+700拟建班芬送车站段要提高混凝土耐硫酸盐化学侵蚀能力,中老铁路丰洪至万象段沿线应提高混凝土的抗酸性侵蚀及抗 CO2侵蚀能力。     

提高角焊缝超声波探伤二次波扫查缺陷识别率的研究

分析了角焊缝超声波探伤二次波遇到的缺陷容易漏检的原因,提出了解决问题的措施,有效提高二次波发现缺陷的准确率。     

北京地铁4号线客流特征分析

对北京轨道AFC数据库(交通卡刷卡原始数据)进行提炼分析,并进行模型分配。以轨道交通4号线为例进行客流特征分析,论述客流在时间、空间、断面以及站点上的不均衡特征,以及换乘站的换乘客流特征,为轨道运营管理及客流疏导提供支持。     

新建铁路荆岳线公安长江大桥工程地质条件研究

采用地质钻探、原位测试、物探和室内试验相结合的勘察方法,研究了公安长江大桥的地层岩性、地质构造、岩土特征、水文地质、不良地质和特殊岩土等地质特征,并对工程地质条件进行了评价。     

铁道信号系统安全保障研究

在信号系统的设计、制造、施工、调试等阶段进行安全保障很重要。重点介绍按照欧洲铁路安全标准对铁道信号系统进行交叉接收以及安全管理。     

高速公路隧道机房环境智能监测系统设计

隧道作为高速公路的咽喉路段,一旦隧道机房突发险情而不能及时发现,容易造成重大财产损失、人员伤亡,引发恶性交通事故。基于此,提出了一种基于仿射传播聚类算法的危险事件智能识别模型,进而设计了整套高速公路隧道机房环境智能监测系统。提出的模型综合传感器所采集到的多类别环境信息,得到聚类图用于判断当前环境状况。系统中采用新型的聚类算法,得到环境聚类图,智能区分各种高速公路隧道机房发生的危险事件,增加整个监测系统的智能化与信息化程度。在实验与测试中,通过使用本系统,维护人员可准确把控整个隧道机房情况,测试结果表明,该系统提升了公路的运营、管理、养护效率,具有良好的参考意义。     

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。     

质量风险管理在科研生产中的应用

对质量风险管理的来源、基本流程进行介绍,同时结合风险流程简要讲述其在科研生产中的应用,旨在提升人员对质量风险管理的认识,倡导科研生产各环节树立风险思维,采用科学的方法去识别风险和控制风险,提升产品和服务质量。