行车工况下竖井型城市公路隧道交通风动态演化规律

本文针对竖井型城市公路隧道,对隧道内外环境风速进行实测,考虑不同环境风速、竖井高度与数量,设计24个工况,采用动网格技术与动量源项法,开展行车工况下隧道通风流场数值模拟,模拟获得车辆逼近到达远离竖井时隧道流场分布。结果表明:此类隧道内外均存在较为稳定的1 m/s左右纵向环境风;车辆顶部及后方出现明显回流现象,最大回流风速约2 m/s,出现在5~5.5 m高度;竖井截面风速不均匀系数以及转换系数随车辆运动先增大后减小;竖井通风效率与竖井数量、反向风速呈正相关,最大值达到100%,但随竖井高度、正向风速的增大而降低,街谷风影响较小。

人工湿地生态系统问题分析及管养对策研究

本文围绕人工湿地生态系统的特点、面临的问题以及管养对策展开研究,首先介绍了坪山河流域人工湿地的概况、功能和现状,然后深入探讨了人工湿地生态系统在规划设计、工艺选取、植物养护等方面存在的问题,以及易出现脱氮除磷效果不稳定和基质容易堵塞等现象,并在此基础上分析了植物在人工湿地中受气候影响较大的问题。最后着重讨论了加强人工湿地保护工作和提升生态系统服务功能的必要性,并呼吁对人工湿地生态系统管养模式进行创新,为进一步提升人工湿地的科学管理和生态保护提供理论和实践参考。

夏季火灾工况下城市公路隧道竖井自然排烟现场试验研究

对于浅埋竖井型城市公路隧道(URTS),在火灾发生时烟气依靠自身热浮力排放,但实际排烟情况却存在着不确定性。为研究夏季隧道主体烟流扩散特性与竖井排烟性能,于2019年对南京2条URTS隧道实施了3次不同着火点的1.58 m×1.58 m柴油火试验,测得了顶棚下方、多个竖井顶/底部的烟气参数,发现近火源竖井单元有显著排烟,其最大排烟温度为47℃、速度为5 m/s、CO体积分数为1.8×10^(-4);而远火源竖井单元底部烟气倒灌严重。进一步的分析结果表明:1)顶棚下方烟流纵向温度/速度分布符合幂指数衰减规律,衰减系数较大程度受季节、着火位置、火源上下游影响;2)实测竖井单元排烟量随远离火源逐次下降,已有排烟量预测模型未考虑烟流倒灌现象与烟气参数不均匀性;3)试验1和试验2中的6#竖井Ri′分别达到10.8和1.5,已有Ri′c=1.4模型不适用于评价倒灌竖井底部烟流状态。

不同化学调控剂对水稻的防倒效果

试验表明，多效唑，烯效唑，矮壮素，助壮素等植物生长延缓剂对降低植株高度，缩短地上部节间长度，防止水稻后期倒伏有明显效果，但对穗部性状和产量有一定影响。因此，在使用之前，应对水稻倒伏的可能性进行预测，以免影响疸；拔节初期喷施米醋，不仅没有防倒效果，反而促进倒伏；增施钾肥不仅能增粒，增重，提高产量，而且有一定的防倒效果。

35kV箱式变电站防潮措施改善

夏季梅雨季节来临,高压室湿度高达95%以上,凝露常常引起高压柜内电气放电,甚至造成开关柜爆炸。高压室电气设备长时间在高潮高湿环境中运行,极易造成各种金属材料严重锈蚀,最直接的危害是造成开关柜拒动及影响刀闸的正常操作。变电站防潮防湿的关键场所是变电站的高压室,高压室通常布置在变电站一楼,地表潮气、电缆沟潮气汇集后,造成高压室湿度非常大,严重影响电气设备的安全运行。针对变压器整体结构设计主要从电缆室驱潮、箱体与电缆室密封隔离开、保持箱体及开关柜内空间干燥等措施进行整改。

单季晚稻的生育特性和配套技术

随着"一优两高"农业的发展,种植业结构的调整,粮食价格的全面放开,农业进入市场经济,农民根据市场需求和经济效益调整种养业结构。近几年稻田耕作制度发生了重大变化,"两旱一水"的春大豆、春玉米、春马铃薯和经济作物增加幅度较大。同时,由于早籼谷过剩,价格偏低,加上农资涨价,劳力价格上升,单季稻发展速度较快。据历史资料分析:1986—1992年全市单季晚稻面积稳定在26—30万亩左右,七年平均28.57万亩,占晚稻面积的11.7%。

轻型栽培水稻倒伏原因及防止对策

水稻倒伏不仅造成严重减产,且倒伏的水稻增加了收割的难度。

浅谈结构概念在建筑设计中的应用

建筑结构概念设计是未来建筑设计的发展趋势,在今天也被很多建筑设计师所接受。研究建筑概念设计对我国建筑设计的长远发展具有重要意义。建筑结构概念设计可以克服计算机软件设计的不足,提高建筑结构抗拒不可控因素的能力。在建筑结构概念设计时,应从整体把握,选择合理的结构方案以及合理的计算简图和设计软件,并且将其运用到建筑抗震和高层建筑的设计当中去。

政策吹风

重点整治＂只对少数人开放的场所＂中央党的群众路线教育实践活动办公室发出整治＂会所歪风＂的通知,要求继续把整治＂会所中的歪风＂作为教育实践活动反＂四风＂的重要内容,明令＂党员领导干部不得出入实行会员制、只有会员才能出入的会所或不向公众开放、只对少数人开放的餐饮服务、休闲娱乐、美容健身等场所＂。

黄金针苗菜的培育与生产技术

黄金针苗菜简称苗菜、芽菜等,它是在人工控制环境条件下,将种子催芽和无土培育,待子叶展开即上市食用的一类绿色无公害蔬菜。

基于多特征融合的隧道场景车辆再识别

为解决隧道内交通监控视频的低分辨率以及光照不均匀导致的再识别准确率偏低的问题,提出了一种基于多特征融合的车辆再识别方法,通过充分利用车辆的各种有效特征信息提升车辆再识别精确度。首先,将卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)嵌入到YOLOv5模型的骨干网络卷积层,同时采用CIoU损失和DIoU-NMS方案,提高车型检测准确率;其次,使用改进DeepSORT的表观特征提取网络和ResNet网络,分别获取深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Networks, DCNN)特征和车型ID特征;再次,将车型特征、DCNN特征及车辆ID特征使用加和表示层进行融合,形成可鉴别身份特征,以提高车辆再识别精度;最后,基于Softmax交叉熵损失和三元组损失设计指标函数并进行学习,对学习结果进行重排序以进一步提高模型的精度,并将算法在公开数据集VeRi776、VehicleID和自建数据集Tunnel_Veh4C进行训练验证。结果表明:与现有方法相比,提出的Rank-1、Rank-5和Rank-10识别准确率以及平均精度均值(Mean Average Precision, mAP)在上述数据集上都有了不同程度的提升,其中,mAP在Tunnel_Veh4C上提升了28.78%、20.68%、18.05%和11.99%,而Rank-1、Rank-5和Rank-10识别准确率达到了95.12%、98.48%和99.3%。此外,该方法在工程项目中进行了应用,同样取得了良好的效果。因此,该方法通过充分利用车辆各种的有效特征信息,能够有效提升车辆再识别精确度,对不同视角、光照的车辆表现出良好的再识别性能,并且在实际应用中具有较强的鲁棒性。