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该文以某独塔自锚式悬索桥为例,描述了该桥施工控制中的张拉过程,研究了自锚式悬索桥施工中的力学特性。考虑结构承载能力和张拉设备能力等约束条件,通过张拉次数和接长杆数量的优化方法,进行了吊杆张拉方案比选。重点研究了缩短吊杆张拉施工工期和避免混凝土梁开裂问题,可为混凝土自锚式悬索桥施工控制提供借鉴。 相似文献
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VIN:LFV3A23C0××××××××。车型:配置CBL发动机。行驶里程:90000km。故障现象:发动机启动困难,组合仪表中EPC报警灯常亮。故障诊断:用诊断仪检查,故障码如图1所示。检查与凸轮轴位置传感器G40信号数据流,如图2所示。91组数据中:3区为凸轮轴调整目标值,4区为凸轮轴调整实际值。正常情况下这两区数值随发动机转速变化而变化,且两区之间数值相差很小。而此车在发动机转速变化时两区数值始终显示28.0°曲轴转角,无变化。 相似文献
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为探究独塔斜拉桥施工期索力调整的优化算法,以某斜拉桥为研究对象,基于能量法建立了以斜拉索索力为自变量的数学优化模型,使用Matlab自带的遗传算法对其进行优化.结果表明:基于能量法构建的索力优化模型可避免求解复杂的影响矩阵,大幅提高计算效率;索力优化后,各索索力分布更均匀,同时斜拉桥各节段最大拉应力明显减小. 相似文献
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为了提高交通标志识别的鲁棒性, 提出了一种基于图模型与卷积神经网络(CNN)的交通标志识别方法, 建立了一个面向应用的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)交通标志识别系统。构造了基于超轮廓图(UCM)超像素区域的图模型, 有效利用自底向上的多级信息, 提出了一种基于图模型的层次显著性检测方法, 以提取交通标志感兴趣区域, 并利用卷积神经网络对感兴趣候选区进行特征提取与分类。检测结果表明: 针对限速标志, 基于UCM超像素区域的图模型比基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素的图模型更有利于获取上层显著度图的大尺度结构信息; 基于先验位置约束与局部特征(颜色与边界)的层次显著性模型有效地融合了局部区域的细节信息与结构信息, 检测结果更加准确, 检测目标更加完整、均匀, 查准率为0.65, 查全率为0.8, F指数为0.73, 均高于其他同类基于超像素的显著性检测算法; 基于具体检测任务的CNN预训练策略扩展了德国交通标志识别库(GTSRB)的样本集, 充分利用了CNN的海量学习能力, 更好地学习目标内部的局部精细特征, 提高了学习与识别能力, 总识别率为98.85%, 高于SVM分类器的95.73%。 相似文献
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在水利工程施工中,应注意合理选择灌浆工艺,以最大限度地提高其地基承载力与工程防渗性能。由于特殊地层条件,水利工程的灌浆预加固施工难度增大,加上工程量较大,大量灌浆施工也有可能对生态环境产生一定的影响。本文从水利工程的现状出发,提出了基础灌浆及特殊地层具体灌浆方式,并列举了多种水利工程特殊地层灌浆预加固方法的应用,希望为相关人员提供参考。 相似文献
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