高桩码头断桩事故分析及补桩方案探讨

高桩码头桩基作为码头最重要的部分,沉桩过程中出现断桩事故对码头结构、码头造价、施工工期等各方面影响较大。本文结合工程实例,对断桩原因进行分析,找出导致断桩的各种因素,同时根据现场情况进行补桩补救,可为同类工程提供参考。     

桥梁桩基负摩阻力的计算

主要介绍在软弱土层中，桩身负摩阻力的确定，并结合汕汾（汕头－汾水关）高速公路施工图，举例说明负摩阻力计算的详细方法与步骤。     

资源节约环境友好型公路建设与养护技术研讨会报道

交通行业是资源占用型、能源消耗型行业,交通发展面临的资源和环境形势日趋严峻。本着落实科学发展观,转变交通发展方式,调整产业结构,创新体制机制,强化行业管理,走资源节约、环境友好型的发展道路,以实现我国交通建设的可持续发展要求的目的,2009年9月18日至24日,交通部科学研究院在云南昆明举办了资源节约环境友好型公路建设与养护技术研讨会,并邀请国内知名专家、学者以及各省市工程建设、设计、施工等相关领域的代表参加了本次会议。     

低振动噪声船用离心泵的水力设计

随着现代船舶对运行环境舒适性要求的提高,船用泵设备的振动噪声控制已显得越来越重要.泵内水流脉动是船用离心泵的最主要振动噪声源,故降低泵内流动脉动是低噪声泵设计的关键之一.该文基于CFD性能预报的叶片泵现代设计方法,对某型船用立式离心泵进行了低振动、低噪声的改型设计.改型设计方案采取了一系列有利于降低泵内流动脉动措施,包括应用双流道蜗壳、增加泵叶梢与蜗舌的间隙、适当增加叶片数、叶片侧斜等.改型设计方案的CFD性能预报结果表明,泵内流动的不稳定性得到了明显改善.进一步的实泵试验台架对比试验结果表明,改型泵的水力性能优于原泵,而一阶叶频流噪声较原泵有大幅降低,获得了6dB以上的改善.     

基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法

为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,实现对疲劳驾驶行为识别。选择了不同睡眠时间段参与者在全封闭路段内的驾驶行为图像,作为实验测试目标。结果表明：用该算法测试1 000张疲劳驾驶行为图像时,识别时间为89 ms,精准度为97.6%,召回率为97.0%;算力需求（每秒所执行的浮点运算次数,FLOPS）≤88;该算法能够提高疲劳驾驶行为的识别精度,有助于降低道路交通事故的发生率。