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991.
992.
曹维江 《内蒙古公路与运输》2012,(4):28-29
从原材料、基层、施工、养护等方面分析了混凝土路面裂缝产生的原因,并针对病害原因提出相应的控制措施。 相似文献
993.
裂缝是路面常见的病害之一。为研究沥青路面裂缝开裂的修复方法以及产生裂缝的原因和机理,通过对比试验,采用高聚物对裂缝进行修复,比对修复前后的沥青小梁试件在不同温度下的抗弯拉强度,并得出:随着温度的逐渐升高,原状试件与修复后的小梁试件对于抗弯拉强度的效果逐渐接近;随着温度的升高两种试件的抗弯拉强度均有所下降;当温度达到35℃时,通过高聚物修复后的小梁试件的抗弯拉强度达到原状小梁试件的抗弯拉强度的85.71%。以产生较好的修复效果。 相似文献
994.
通过实车采集试验样车在试验场道路上行驶时的CAN BUS数据,可直接获得发动机转速、扭矩和档位等信号;把传统的载荷-时间频次关系,转变为载荷-发动机飞轮旋转频次关系,同时记录各载荷等级对应的各个挡位的频次,这样可获得在各个档位下,不同载荷等级对应转速区间内的飞轮旋转频次,根据齿轮材料的S-N曲线和疲劳累积Miner理论,计算出各档位的疲劳强度,然后基本疲劳损伤等效原理选取各档位下产生较大疲劳强度的扭矩和转速,作为台架试验输入的载荷和转速,可有效避免载荷和转速选取的盲目性,为科学的制定台架试验载荷谱提供了依据。 相似文献
995.
目前基于深度学习的路面裂缝识别经常面临训练数据集小,以及路面图片标注成本高等问题,基于小规模路面图片数据集,利用卷积自编码(CAE)方法进行数据增强,开展包括路面裂缝在内的路面目标智能化识别方法研究。在传统图像几何变换数据增强的基础上,采用CAE重构图片方法对原始数据集进行两步骤扩增;利用卷积神经网络DenseNet,设置了不同数据扩增方法的对比试验;针对沥青路面裂缝图片背景较黑,裂缝特征不清晰,无监督聚类学习难度大等问题,采用了一种基于CAE预训练的深度聚类算法DCEC,对经数据增强的路面图片进行无标注的聚类识别。研究结果表明:经过DenseNet网络100代的训练,在同一测试集的测试下,基于原始数据集训练的网络分类准确度为78.43%,利用传统图像处理方法进行扩增后准确度为83.44%,利用所提出的图片增强方法进行数据扩增后准确度达87.19%;在保持扩增后数据集样本量大小相同的情况下,与几何变换、像素颜色变换等经典数据增强手段相比,CAE重构图片的数据扩增方法有较高的路面图片识别精度;CAE数据扩增方法较受训练数据集样本量的影响,利用传统方法将数据集扩增后进行CAE特征学习,重构后的图片样本更易被机器识别;相较于传统机器学习聚类算法,所提出的的DCEC深度聚类方法将聚类准确率提升了约10%,初步实现了无需人工标注的路面目标的端到端智能识别。 相似文献
996.
该文就广州市某大桥合龙区域箱梁底板预应力张拉时,较多裂缝出现在箱梁底部的情况,通过现场勘察和计算分析,发现钢束实际产生的向下拉力远大于理论值。实际荷载作用下的箱梁局部分析表明过大的拉力拉断钢束孔道侧壁,导致裂缝的产生。文中针对该类裂缝提出了预防建议。 相似文献
997.
由于炭质泥岩遇水易风化、强度低、变形大,干湿循环作用下炭质泥岩路堤易形成纵横交错的裂隙网络,加速路堤边坡失稳。为分析干湿循环作用下预崩解炭质泥岩裂隙演化规律与强度特性,通过制备较大尺寸预崩解炭质泥岩试样,开展室外裂隙演化原位试验及裂隙试样直剪试验,实时拍摄不同干湿循环次数下试样裂隙扩展图像,并基于裂隙图像特征参数对各阶段裂隙特征进行定量化描述,进而构建预崩解炭质泥岩的抗剪强度与裂隙参数关系模型。研究结果表明:预崩解炭质泥岩裂隙数量、裂隙最大长度及裂隙率等裂隙参数均随干湿循环次数分为迅速增长、缓慢增长、趋于平缓3个阶段;各因素对裂隙发育影响程度由强至弱依次为初始含水率、干密度、干湿循环次数;含裂隙试样剪切时遇到裂隙剪切应力会发生暂时性衰退,不同裂隙参数试样的黏聚力变化显著,而内摩擦角变化甚微,内摩擦角变化主要取决于土体干密度的变化,而黏聚力变化取决于初始含水率,抗剪强度主要与黏聚力相关联。为研究土体抗剪强度与裂隙参数的关系,拟合得到了裂隙率与黏聚力的指数关系模型,发现其拟合变化曲线呈凹形的抛物线变化,其抛物线分急剧降低和趋于稳定2个阶段。研究成果可为预崩解炭质泥岩路堤工程施工及稳定性分析提供参考。 相似文献
998.
999.
1000.
横向配筋过少是集中荷载下码头简支面板出现纵向裂缝的主要原因之一。为提高设计精度,在厚板理论基础上,采用三维有限元法对集中荷载下钢筋混凝土简支板进行了力学分析。通过回归统计,研究了双向板剪跨比、厚宽比、宽跨比对横纵向弯距比的影响规律,建立了简化数学模型,从而为集中荷载下简支双向薄、厚码头面板的横向配筋设计提供理论指导。 相似文献