过火桥梁受损检测与加固处理

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以某大桥为例,首先对其左幅第二联桥下58#墩柱火灾概况进行概述,然后通过目测、锤击及钻孔取芯、力学性能检验等方式进行了该过火桥梁损伤程度的检测评估,并针对评估结果对该过火桥梁左右幅第二、三联上下部结构受损部位补强加固处理措施进行了分析探讨,望能为同类工程提供借鉴.
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以某桥梁工程实例为依托,对该桥梁深孔桩基础施工技术展开分析论述.首先简述了工程概况,然后分析了桥梁深孔桩基础施工技术要点,主要对施工前期准备、桩孔钻设、钢筋笼制安、安装导管、灌注混凝土等方面进行了研究分析,望能为同类工程提供借鉴.
手指平移、轴旋转等特殊姿态变化时,指静脉识别算法的识别率并不高,为此,提出一种融合全局与局部特征网络的指静脉识别算法.首先,根据特殊姿态指静脉图像全局静脉信息差异较大而局部显著静脉信息相似度较高的特点,通过多分支网络结构学习不同粒度下的全局特征与局部特征并进行融合识别,提高了指静脉特征对手指放置姿态变化的鲁棒性;其次,使用CurricularFace损失以及交叉熵损失对网络进行联合监督,扩大指静脉特征类间差,缩小类内差,并引入在线困难样本挖掘机制,使得网络重点训练手指姿态变化较大的样本,进一步提高了算法在
基于点云插入或分割的语义地图构建方法存在空间复杂度高、计算资源消耗多等问题,针对以上问题,提出一种移动机器人的栅格语义融合地图构建方法.首先,运用激光雷达构建栅格地图作为融合地图的框架;然后,采用YOLO-v3-tiny获取环境语义信息,并将其属性信息及其在3D环境中的笛卡尔坐标映射至栅格地图,形成上层语义地图;最后,通过随机采样和K-means对空间区域进行划分.实验结果表明,所提方法能实时获取环境结构的信息和语义信息,所构建的融合地图为目标搜索任务提供语义信息引导,相比穷举式目标搜索,减少了74.8%
以某双塔索半封闭钢箱组合梁斜拉桥为研究对象,进行了后场预制钢柱梁及桥面板现场吊装施工过程的分析探讨,为加快施工进度,缩短施工周期,该桥梁采用了多节段连续吊装施工工艺.基于此,主要在对斜拉索张拉次数、预应力张拉时机及桥面板湿接缝浇筑等方面进行了深入研究.通过应力计算结果表明,斜拉桥通航孔钢主梁及桥面板应力在施工过程中均处于安全状态,施工效果良好.
为了探测合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中的水下运动目标,提出一种基于目标的海表面尾迹特征波纹的检测方法.先运用鲁棒性主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)稀疏分解法对SAR图像尾迹波纹进行增强,再将恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)思想应用于灰度归一化Hough变换检测方法以检测线性波纹特征.针对水下目标检测数据匮乏的现状,首先利用舰船尾迹的实测SAR图像对所提的基于
传统的基于高斯过程的扩展目标跟踪(Gaussian Process Extended Target Tracking,GP-ETT)算法通常将高斯过程的输入视为精确值,输入不确定性不可忽略时,引起跟踪性能的降低.针对这一问题,定量推导了GP-ET T算法中GP输入噪声的前二阶矩,提出基于泰勒级数与数值近似的3种带输入噪声的GP-ET T算法,并求得理想环境下带输入噪声的GP-ET T最优理论性能界.仿真结果表明,改进算法的马氏距离更小,得到的性能界更合理.
为探究公路桥梁施工中钢管混凝土拱桥施工技术的具体应用,以某桥梁工程作为研究对象,对其建设过程中采用的钢管混凝土拱桥施工技术应用进行分析,主要包括使用准备、施工工艺以及施工要点三个环节,分别对不同环节的施工技术要点进行阐述.分析结果表明,该桥梁工程通过采用钢管混凝土拱桥施工技术,取得良好的施工效果,能充分保障桥梁工程建设质量,提高施工效率.
研究未知执行器偏移和部分失效故障的随机多智能体系统的容错控制方法.首先,在有向拓扑结构下,针对具有多重故障的随机多智能体系统,设计了一种满足混合无源/H∞性能指标的故障估计器;然后,充分考虑控制系统和估计系统之间的耦合关系及相互影响,运用Lyapunov函数、线性矩阵不等式、舒尔补引理等方法,提出一种故障下的容错控制器设计方法,实现了随机多智能体系统的混合无源/H∞容错一致性;最后,通过数值仿真验证了故障估计与容错控制方法的有效性.
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为了优化岸桥轨道夹结构,针对复杂黑箱约束问题,提出一种自适应约束代理优化算法.先使用改善的约束并行期望改进准则(Constrained Parallel Expected Improvement,CPEI)和重要边界采样准则(Importance Boundary Sampling,IBS)探索全局最优解区域,再使用信任域法进行局部开发,并引入客观的约束函数K riging模型来更新策略,减少不必要的仿真分析,节约了计算成本.通过一个数学算例将所提算法与约束期望改进(Constrained Expecte