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341.
为有效控制钢筋混凝土拱圈在悬臂浇筑过程中出现过大的拉应力,文中以某大跨悬浇钢筋混凝土拱桥为依托,提出一种扣索力优化计算方法。首先,基于“未知荷载系数法”获取拱圈最大悬臂状态扣索力初值;然后,开展正装分析并提取施工过程的索力、应力以及位移影响矩阵,基于优化原理并利用MATLAB软件对扣索力开展进一步优化。最后,分别基于影响线原理和无应力状态法原理确定拱圈合龙前扣索力最优拆除顺序和扣索补张拉值,确保拱圈受力合理、松索成拱后拱圈线形光滑圆顺。算例结果表明,扣索初拉力值较为均匀,所有索力值安全系数均大于2.5;拱圈松索成拱线形合理,未出现“马鞍形”;拱圈施工过程中截面拉应力均小于1.8 MPa,满足设计要求。 相似文献
342.
针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%~60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。 相似文献
344.
自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络(MDN)层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM(Next Generation SIMulation)数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明:与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。 相似文献
345.
346.
347.
一、故障现象有1辆HFC6500A1江淮瑞风商务车,搭载韩国原装G4JS2.4L8气门电控燃油喷射发动机和5速手动变速器,因冷却液温度高进某汽修店检修,该车行驶里程约42万km。 相似文献
348.
针对罗伯茨国际机场盐渍土路基溶陷、盐胀、腐蚀等病害,开展不同石灰、粉煤灰掺量下盐渍土的击实、CBR及无侧限抗压强度试验研究。结果表明:石灰掺量一定时,改良盐渍土的最佳含水率随粉煤灰掺量的增加而升高,最大干密度随粉煤灰掺量的增加而减小;改良盐渍土无龄期下CBR均在31%以上,7 d龄期下CBR均高于45%,石灰掺量大于6%时,盐渍土的CBR值不升反降;盐渍土的无侧限抗压强度随龄期不断增长,粉煤灰会抑制盐渍土的早期强度,而提升盐渍土的最终强度;经工程应用验证,采用石灰、粉煤灰改良盐渍土路基切实可行。 相似文献
349.
针对多因素下水泥土搅拌法加固淤泥质黏土的强度规律及变形差异问题,对水泥土进行一系列的无侧限抗压强度试验,对比分析了水泥掺入量与养护条件对水泥土搅拌法改善淤泥质黏土强度、变形特性的影响规律。试验结果表明:随着水泥掺入量的增加,水泥土无侧限抗压强度增大,但水泥土破坏时的应变变形变小,脆性增大;在不同养护条件下,同一水泥掺入量下水中养护的水泥土强度值是软土养护试块强度的2倍,并且水中养护试件的变形能力、破坏时的应变以及残余强度等皆强于其余二者。对于软土养护水泥土试件,同一水泥掺入量下水泥土强度最小,但破坏时的强度值近似,并且其塑性变形大,脆性低。因此,可采用改变水泥掺入量或掺入外加剂改善水泥土养护环境,满足水泥土搅拌法加固淤泥质黏土的设计要求。 相似文献
350.
为了解决传统基于应变的桥梁动态称重(BWIM)方法存在的精度不高和车轴探测传感器存在的可适用桥型有限、复杂工况下可靠度低的问题,提出了一种基于支座反力识别移动车辆行驶速度、轴距、轴重和总重的桥梁动态称重新方法。首先介绍了车桥耦合振动系统的建立和求解过程以及基于桥梁支座反力的车轴识别理论,建立了试验室车桥振动缩尺模型,并通过模型试验对提出方法的有效性和精度进行了验证。然后基于数值模拟,研究了路面不平整度、车辆行驶速度、噪声水平等重要因素对该方法识别精度的影响。最后,将此方法与既有基于桥梁弯曲应变的桥梁动态称重方法进行了对比。研究结果表明:该方法能够准确识别车辆的行驶速度、轴距、轴重和总重信息,模型试验和数值模拟结果均显示车辆行驶速度、轴距、轴重的识别误差能控制在5%以内,车辆总重误差能控制在2%以内;该方法的识别精度优于传统基于弯曲应变的动态称重方法,且车速越高时,该方法精度优势越明显;该方法在路面不平整、噪声等因素的干扰下仍然具有良好的稳定性。 相似文献