围岩智能化分级及其工程应用

由于地质条件的复杂多变、勘察方法和技术缺陷等原因,勘察阶段的山岭隧道围岩分级与施工阶段存在差异。为动态获得施工中杭温铁路隧道前方围岩等级,该文基于岩体基本质量指标(BQ)的综合评判法,利用现场回弹试验、超前地质预报及掌子面图像识别等手段,通过人工智能算法获得前方揭露围岩岩石强度及岩体完整性系数;再结合隧道现场水文情况、软弱结构面、初始地应力状态等修正因素,对围岩进行精细分级。现已在杭温铁路隧道古塘源二号隧道进口DK90+292、金竹坪隧道出口DK86+184、木匪岭隧道出口DK84+565及松坞尖隧道进口DK86+752等断面围岩等级变更工作中实现成功应用,得到与专业团队相吻合的揭露围岩级别判别结果,具有进一步推广与研究价值。

城市轨道交通隧道矿山法暗挖侧穿高架桥的施工影响

目的:合肥市轨道交通线路暗挖工程存在多次侧穿高架桥的情况,需研究隧道结构近接侧穿高架桥的施工影响,选用合理的施工方案,以有效提高施工的安全性。方法:以合肥市轨道交通2号线天柱路站附属1号出入口CRD(交叉中隔墙)法暗挖隧道工程为研究对象,采用MIDAS GTS/NX数值模拟软件建立了不同施工工况下的数值模型,对长江西路高架桥的桥梁承台及立柱变形、桥梁桩基变形、高架桥附近地面沉降进行了分析,并将数值模拟结果与现场的实测结果进行对比。结果及结论:监测点地面沉降实测变化曲线与模拟曲线基本一致,验证了模拟计算的准确性。对于侧穿既有高架桥梁的浅埋暗挖隧道施工而言,先开挖远离高架侧施工部的工况优于先开挖靠近高架侧施工部的工况,且CRD法中6 m台阶长度工况优于3 m台阶长度工况。隧道上方地面沉降在CRD工法前3部开挖及拆撑时产生的变化较大,而后趋于稳定;承台边缘地面沉降因桥梁桩体对地层的摩阻力限制有所减小。浅埋暗挖隧道侧穿施工对桥梁承台和桩基水平变形的影响大于其竖向变形的影响,对靠近浅埋暗挖隧道侧承台和桩基的影响大于远浅埋暗挖隧道侧承台和桩基的影响。

RBF神经网络预测掌子面岩石强度

岩石强度作为围岩分级标准中最重要的两大指标之一,反映着岩块在经过数亿年的地质构造后,其内部的孔隙结构、颗粒胶结、矿物强度、应力分布的综合结果,表征着组成围岩的稳定性及承载能力,目前国内外学者对于施工现场的岩石强度获取主要包括:点荷载试验法、声波测试法、表面回弹法及多因素的联合预测方法。关于点荷载试验法,ISRM将点荷载强度指数进行规范,提出基于50mm直径圆形断面的标准试样尺寸,并提出非标准尺寸的修正系数,定义了点荷载强度标准值;对于岩石点荷载强度指数与岩石单轴抗压强度的换算关系,《工程岩体分级标准》中给出的换算公式。后续学者在不同岩石种类及地质条件下,结合实际工程,对特定岩体条件展开研究。

基于深度学习的色彩迁移生物医学成像技术

传统病理学检测中,由于复杂的染色流程和单一的观察形式等限制着病情的诊断速度,而染色过程实质上是将颜色信息与形态特征关联,效果等同于现代数字技术的生物医学图像的图义分割,这使得研究者们可以通过计算后处理的方式,大大降低生物医学成像处理样品的步骤,实现与传统医学染色金标准一致的成像效果。近些年人工智能深度学习领域的发展促成了计算机辅助分析领域与临床医疗的有效结合,人工智能色彩迁移技术在生物医学成像分析上也逐渐表现出较高的发展潜力。文中回顾了深度学习色彩迁移的技术原理,列举此类技术在生物医学成像领域中的部分应用,并展望了人工智能色彩迁移在生物医学成像领域的研究现状和可能的发展趋势。

基于多元回归模型的钙质土固结特性优化模型

钙质土广泛分布于中国的南海海底地区,其是一种性质特殊的岩土类型,其主要化学成分为CaCO_(3),含量高达97%以上[1]。南海地区对中国的军事、航运有着至关重要的作用。近些年,随着中国对南海地区的建设,采用钙质土作为原材料进行填筑地基并作为上部结构物传递的载荷可以大大降低工程成本,但是鉴于钙质土本身特殊的物理性质和化学性质可能会影响到基建的安全性,就钙质土的固结特性及基本物理力学性质进行模型建立,通过对不同粒径的钙质土进行固结分析得到综合数据库,通过建立轴向二维函数得到其特性跟随粒径变化的动态曲线,得到最优解,为南海工程实施提供数据支持[2]。