【摘 要】
：
市政工程预制综合管廊基坑周边建筑、交通设施密集,安装场地有限,施工周期短,且地下管线多、基坑开挖影响大。本文论述在市政改扩建工程预制管廊基坑设计的基础上,为了保证预制管廊吊装过程中基坑边坡稳定,采用逆向思维,对可能造成基坑边坡失稳各种因素进行分析,并提出相应预防、解决措施,避免因预制管廊吊装过程中基坑边坡失稳影响人员设备,甚至周边建筑及管线安全。
论文部分内容阅读
市政工程预制综合管廊基坑周边建筑、交通设施密集,安装场地有限,施工周期短,且地下管线多、基坑开挖影响大。本文论述在市政改扩建工程预制管廊基坑设计的基础上,为了保证预制管廊吊装过程中基坑边坡稳定,采用逆向思维,对可能造成基坑边坡失稳各种因素进行分析,并提出相应预防、解决措施,避免因预制管廊吊装过程中基坑边坡失稳影响人员设备,甚至周边建筑及管线安全。
其他文献
以标签生产为例,展示了一个用于智能生产客户个性化定制产品的系统。客户在网络上自行选择产品颜色、款式及图案,下单后系统会自动生成工厂的生产计划表,经过审核后,自动完成生产产品并出库整个流程。系统主要包括:MES单元,仓储单元,输送单元,生产单元,涵盖了工厂个性化生产全过程,用MES来管理产品制造全周期,充分涉及实际生产中需要的多平台、多设备间信息传递,更加贴近未来智能制造的发展方向。
在烟叶复烤生产流程中引入AGV技术,改造物流自动化水平,可以显著提高工作效率、降低生产成本、增强生产物流的连续性、稳定性和安全性。AGV产品解决方案可以创新打叶复烤物流技术,提升企业自动化、智能化水平。
新时期,BIM技术在我国建筑行业中得到了有效应用。此技术在新型建筑工业化中的有效应用,能够及时发现新型建筑工业化中的信息化管理问题。应用BIM技术可对建筑内容进行标准化设计,并优化构件部品生产流程。基于此,本文阐述BIM技术的特点和工业化内容处方,完善新型建筑工业化施工方案,从而进一步提高我国建筑质量。
本文主要介绍了突发环境事件预警体系建设的必要性,并针对大数据背景下,突发环境事件预警体系的监测预报、大数据分析、指挥决策、应急管理板块的建设进行了深入分析研究。
随着我国经济水平的提高,大型高层建筑不断拔地而起,火灾安全问题也成为社会关注的焦点。火灾安全疏散是保证生命安全的重要手段之一,因此,制定有效的疏散方案是现今研究的重要课题。对于可能出现的火灾隐患,进行温度及烟气发展规律模拟,特别是人员疏散的模拟很有必要。本文采用数值模拟的方法,针对医院,利用BIM技术构建消防信息模型,导入火灾模拟软件Pyrosim和人员疏散软件Pathfinder,进行火灾仿真模拟数据分析,判断医院火灾疏散结果,为医院日常管理和科学指导人员疏散提供参考。
社区是现代化城市的组成单位,智慧社区是现代化城市治理的必由之路,是满足人民对美好生活向往的重要民生工程。本文介绍了基于物联网的智慧社区服务平台实现方案,首先重点介绍了该平台的总体架构,然后从业务展示层、业务应用层、业务平台层、信息通讯层、业务子系统层五个层面重点描述具体实现方式,以期为城市社区的数字化治理及生活服务提供具有前瞻性、探索性的解决方案。
在现实生活中,垃圾形态、拍照角度、光线、背景等都存在差异,要精准的识别垃圾分类,需要加入更多的数据样本。传统的目标检测以手工特征检测算法为主,识别效果不够好,准确率不高,计算量特别大,运行速度很慢,可能会产生多个正确的识别结果。为了快速推进垃圾分类地有效进行垃圾分类,运用改进YOLOv3架构,构建基于深度学习技术的图像分类模型,进而精准地识别各种垃圾图片,减轻城市居民在垃圾分类方面产生的困扰。
设计一种基于Peltier效应作为热泵的空气能源电饭煲,在电加热的同时从空气中吸收热量给食物加热。相较于传统电器类厨具,其热效率提升30%以上,超过100%,具有显著的节热效率果。该设计的电饭煲还有给食物降温的功能,但制冷效率不高。该设计采用半导体制冷器作为热泵,代替传统的加热元件。优化传热结构以保证足够的加热功率。采取堆叠制冷器的方式增大半导体制冷器冷热端之间的温差。采用一种自适应优化的控制方案,保护半导体制冷器,并对其工作效率进行优化。
本文主要研究一种新的拓展Lü系统的稳定性及有界性问题。在稳定性分析上,为使得整个系统达到稳定状态,采用Lyapunov控制法,根据给出的均为负值的Lyapunov指数,设计相应的控制器,实现系统稳定在期望点上;在有界性分析上,利用构造出的Lyapunov函数中的不同取值,得出精确的有界性范围,从而得出有界域的估计方程。最终得出该拓展Lü系统有着较强的整体性,从而推广和补充了该系统在保密通信等实际工程应用中的理论依据。
由于生产工艺条件的限制,钢管焊缝表面缺陷具有多样复杂的特征,不同产线生产的焊管焊缝缺陷往往具有不同的特征。因此,焊管表面缺陷检测算法应具有良好的泛化性能。本文针对钢管焊缝缺陷的检测,建立了16种类型的钢管焊缝缺陷数据集,并对数据集进行了扩充,以减少过拟合。文中改进了(YOLO-v5)网络由29个卷积层组成,为钢管焊缝缺陷检测提供了端到端的解决方案。利用该网络对16种类型的缺陷进行了评估,达到了97.55%的准确率和95.86%的召回率。此外,我们的网络以67FPS的速度实现了99%的检出率,为钢管焊缝射线