三一重工智能碾压系统在路面施工中应用研究

三一重工研发的智能碾压技术是通过在压路机上安装智能监测与控制体系,实时获得路面碾压各项数据,实现对路面压实度、渗水、构造深度均匀性进行控制。对溧高高速公路路面智能碾压段中间带边缘、路肩边缘和行超车道内随机取样,其渗水系数、构造深度均值、方差假设检验P值均大于0.05,说明其渗水、构造深度均值、方差均相等,表明路面碾压均匀,而在普通碾压段内相应位置取样,得到结果完全相反。对智能压实值与压实度关系研究发现智能压实值与压实度相关关系较弱,但其仍可准确地反映路面压实效果。由此得出结论:智能碾压技术对路面压实效果优于普通碾压,智能压实值可以作为路面碾压过程控制重要参数,这一技术值得推广应用。     

公路大跨度悬索桥预应力锚固系统研究

预应力锚固系统主要有钢绞线和粗钢筋两种体系,目前国内通常采用有黏结预应力钢绞线锚固系统,这种体系施工工程量小、安全性高,还有极高的投入产出比,但存在检测维修困难、无法更换等缺点。以棋盘洲长江大桥北锚碇锚固系统采用的可更换式无黏结预应力锚固系统为研究背景,该体系很好地克服了当前锚固系统中普遍存在的缺点。锚固系统施工主要包括定位钢支架制作安装、预应力管道安装及预应力体系施工3个方面,棋盘洲长江大桥北锚碇锚固系统通过科学合理的施工安排,确保了锚固系统高质量、高精度的施工要求,对于其他同类工程具有很好的借鉴意义。     

高架桥预制拼装承台抗震性能数值模拟研究

城市中大部分高架桥基础承台施工以现浇为主,施工工期长,施工风险较大。针对上海市济阳路快速化改建工程二标项目,提出采用预制承台施工代替传统现浇承台施工。通过FLAC3D数值模拟软件建立了预制承台的三维计算模型,模拟了预制承台在受到地震荷载作用时,承台配筋率、桩基直径、轴压比以及桩基插入承台深度对预制承台抗震性能的影响。结果表明:较小的配筋率和适中的桩基直径能有效提高预制承台的延性抗震性能;同时在设计和施工中应当考虑到轴压比对预制承台抗震性能的影响,轴压比越大,预制承台的延性抗震性能越差。此外,桩基插入承台的深度对预制承台的抗震性能也有一定的影响,且存在一个最合理的承插深度;在本次模拟中,0.6 D为最合理的承插深度。     

基于改进的YOLOv3模型的焊缝缺陷检测方法研究

文章针对目前汽车生产线中焊接检测自动化程度较低、检测鲁棒性较差等问题,利用深度学习算法的特征提取能力,提出了一种基于改进的YOLOv3模型的焊缝缺陷检测方法.该方法基于连通域提取工件上的焊缝图像,并将提取到的焊缝图像输入到改进的深度学习模型中进行训练,通过融合大、中、小3个尺度的感受野,实现不同尺度焊缝缺陷的高精度识别...     

装配式桥梁墩柱预制施工关键技术研究

为了能够保障装配式桥梁墩柱快速化预制和精准定位安装施工,文章通过预制厂合理规划建设和功能分区优化等关键点控制,进行灌浆套筒、锚固波纹管连接检验和座浆、灌浆工艺优化措施保证构件连接和受力可靠的预制墩柱连接关键技术研究,开发适用不同结构尺寸、形式、坡度的通用性胎架和预制模板,优化预制工装及完善流水作业施工工艺。最后,研究合理的构件精准定位安装技术,进行吊装、运输和安装快速化施工,形成装配式桥梁墩柱预制安装施工技术方案,对同类型桥梁工程装配式施工具有一定参考。     

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。     

斜拉桥钢-混组合索塔锚固区节段模型试验研究

斜拉桥钢-混组合索塔锚固区构造和受力十分复杂,通过索塔锚固区的足尺模型试验,并进行空间的有限元仿真计算分析,给出仿真计算的主要成果及其与试验实测值的比较,得出一些重要结论。试验成果对杭州湾跨海大桥的建设起到了重要的指导作用。     

基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统

目前国内钢轨探伤车检测系统都带有自动伤损识别功能,但由于采用了基于既有规则的简单逻辑判断方法,其自动识别的准确率不高,误报较多,伤损漏报的现象时有发生。针对该问题,根据钢轨探伤车所检测数据的特点,提出了基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统技术方案;采用深度可分离卷积与选择性搜索相结合的方法进行目标定位;基于人工构建的多维特征,采用支持向量机方式进行伤损图像分类;并通过使用实际线路所测数据中的人工标注样本进行测试,验证了方法的有效性。测试结果表明,该系统在各项技术指标上均表现优异,伤损检出率达到99.8%,误报率降为12%,分类准确率达到95%以上。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network,LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM).该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场...