基坑工程悬臂式支挡结构嵌固深度计算方法改进建议

国内基坑设计规范对悬臂式支挡结构嵌固深度的计算规定有较大争议,安全富余不足;欧洲标准和英国标准中的计算规定虽然理论正确,但采用传统简化方法计算得到的嵌固深度偏于保守。对悬臂式支挡结构嵌固深度的计算原理进行总结,并对国际和国内基坑设计规范中相关规定存在的问题进行分析。建议采用分项系数法并考虑严格的力和力矩平衡条件,进行悬臂式支挡结构的嵌固深度计算,得到的嵌固深度大于国内设计规范的计算结果,小于国际上通用简化方法的计算结果。采用改进的计算方法在理论上更合理,可以保障悬臂式支挡结构的安全和经济性。     

公交人鏖战冰雪保冬运

11月15日晚,乌鲁木齐迎来了2019年入冬最大一场降雪,中心城区积雪深度17厘米,一夜之间乌鲁木齐被笼罩在白雪皑皑的世界里。雪情就是命令,公交集团第一时间启动特殊天气应急预案。公交集团党委书记、董事长康建军,总经理赵明杰及领导班子成员连夜奔赴各自包联的线路、站点,现场了解出车和线路运营情况,并要求在岗职工提前到岗,做好出车前准备工作,保证2207辆公交车、1975辆公交出租,100多辆专线车、通勤班车全部安全上线运营,让“不忘初心、牢记使命”主题教育更“接地气”、让公交服务更“亲百姓”。     

深度残差神经网络在腹部平片检出小肠梗阻中的应用

目的通过深度残差神经网络(ResNet38)对腹部立位平片进行学习,从中检出小肠梗阻。方法本研究使用的训练集和测试集数据来源于西安交通大学第一附属医院及陕西省核工业二一五医院,独立验证集数据来源于陕西省核工业二一五医院。由2名经验丰富的影像科诊断医师依据腹部立位平片小肠梗阻的4种征象分别对来源于2家医院的3 298张腹部立位平片进行分类,意见不一致时讨论达到共识,其中小肠梗阻569例(17.3%),非小肠梗阻2 729例(82.7%)。对2组数据采用完全随机分组的方法组成训练集2 305张和测试集993张(训练集∶测试集=2.3∶1),其中训练集小肠梗阻405例(17.6%),非小肠梗阻1 900例(82.4%);测试集小肠梗阻164例(16.5%),非小肠梗阻829例(83.5%)。训练集和测试集小肠梗阻的诊断均以有丰富经验的影像科医师的评判为标准。验证集共861张腹部立位平片,其中小肠梗阻99例(11.5%),非小肠梗阻762例(88.5%),以手术结果及临床诊断为金标准。本研究使用ImageNet 2012年大规模视觉识别挑战赛数据集(ILSVRC2012)对深度残差神经网络(ResNet38)进行预训练;用训练集数据对深度残差神经网络(ResNet38)再训练建立诊断模型;测试集主要用于学习算法过程中,调整算法的参数来修正网络,从而使得网络模型效能更优。结果本研究开发的小肠梗阻诊断模型在测试集上敏感性为84.1%,特异性为65.0%,受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic, ROC)曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.83(95%CI为0.82～0.92);在验证集上的敏感性为89.9%,特异性为68.0%,ROC曲线下面积为0.87(95%CI为0.82～0.92),AUC为0.87。结论对深度残差神经网络进行有限的数据训练,可以获得一个有效的用于在腹部立位平片上检出小肠梗阻的诊断模型。     

基于轻量级卷积神经网络的烟雾识别算法

由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题. 为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception （sequeeze-and-excitation inception）在此基础上加入SE Block （sequeeze-and-excitation block）用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本不足引起的过拟合,原始数据集上采用数据增强技术以及生成对抗网络生成更多训练样本,并在后续实验中采用了融合暗通道先验特征的策略. 实验结果表明:该网络在增强的数据集GAN-Aug-YUAN上将识别误报率降为0的同时将准确率提升至99.65%,且计算时间减少到0.26 ms.      

冲击碾压施工对路基压实效果试验分析研究

冲击式压实机的冲击碾压,能有效减少公路路基的工后沉降量,大大改善因不均匀沉降而形成的道路病害,提高路基的整体强度和均匀性。但冲击碾压工艺参数依赖于普遍性原则,且在填筑材料土质不同的情况下,冲击碾压对路基的压实效果也不同,有必要通过试验,对高填方路基的冲击压实效果进行研究,总结施工经验,收集基础数据,用以指导高填路基冲击碾压施工及参数调整。     

数据挖掘技术在深度防御网络安全体系中的运用

随着攻击技术的日新月异及攻击数量的与日俱增,提高网络安全深度防御体系的效力是一个亟待解决的问题。将数据挖掘技术应用于网络安全深度防御体系中,在海量数据中挖掘有效信息、提高防御能力是一个新的思路。文章介绍了网络安全深度防御体系的概念及数据挖掘技术在网络安全深度防御体系构建中的应用。     

水下目标深度测量误差源分析

首先研究了在深海环境下,采用基于三阵元垂直线列阵的水声探测系统进行水下目标深度测量的基本原理.然后从随机误差和阵元配置偏差的角度,对水下目标深度测量的误差源进行了理论分析,并推导了相关公式.此外,对于相干多途水声信道干扰给水下目标深度测量精度的影响,也作了初步的理论分析.通过仿真实验,总结出各误差源对水下目标深度测量精度影响的规律,研究结果为进一步开展水下目标深度测量研究、提高测量精度奠定了基础.     

国内首艘300m深潜水母船建造合同签约

<正>2009年7月3日,中国交通运输部救捞局与武昌船舶重工有限责任公司签订了国内深潜设     

水流流向对圆柱群阻力特性影响研究

为解决工程实际中桩群码头的水流绕流阻力计算问题,以指导涉及桩群的物理模型试验和数值模拟计算等工作,在归纳总结已有的研究成果的基础上,通过先进的数显式测力设备和悬浮测力法对有限深度均匀水流中,不同水流流向对圆柱群绕流阻力影响的测试研究,得出迎流角对圆柱桩群阻力的影响规律,并得出圆柱桩群阻力的迎流角影响系数和其经验公式,并进一步归纳总结出迎流角度为θ的矩形排列圆柱桩群的总阻力计算经验公式;并通过试验测试得到了良好的验证,证实了这些研究规律和公式的正确性和可靠性.该研究成果进一步完善和发展了有限深度均匀水流中,水流流向对圆柱群绕流阻力影响特性规律,并指出该研究的工程意义与价值.     

面向自动驾驶汽车测试的交通车辆交互过程建模

为满足自动驾驶汽车测试对场景真实度的要求,提出一种针对交通车辆交互关系的耦合特征建模方法。结合基于机理模型构建的虚拟数据和采集的真实场景数据建立交通车辆行为数据集;采用深度学习建立局部信息响应的交通车辆行为决策模型、跟驰模型和换道模型,结构相对简单的单体模型能提升场景模拟的可扩展性;针对自动驾驶汽车测试对模型鲁棒性要求高的问题,建立分布执行-集中对抗训练的架构进行交通车辆模型优化,提高模型对输入扰动的鲁棒性。构建交通车辆交互仿真环境对模型进行仿真,通过仿真数据与真实数据分布之间的对比和量化评价指标验证模型的有效性。