适用快速施工的桥梁承台加固用钢吊箱围堰结构设计

加固用围堰设计面临着"限高度、大流速、高潮差"的复杂作业困境以及钢吊箱围堰基础加固施工所存在的封底困难、混凝土和钢材浪费严重、钢板周转率低、拼装慢且拆除难等普遍问题。本文以某大桥桥墩基础加固工程为背景,通过对钢吊箱的侧壁模数化合理划分与设计,并以凹槽与凸榫快速承插式的连接,实现任意钢吊箱结构尺寸的模数化快速拼装,极大地降低了起吊拼装技术要求,提高了拼装效率和钢吊箱重复周转利用率。同时,通过数值分析和现场监测,验证了该结构的有效性。

新型护栏改造技术方案设计及应用

以福泉高速沿海科技路护栏升级改造为工程背景,在充分考虑安全和经济性的基础上完成了新型护栏改造技术方案的设计和应用,并采用计算机仿真模拟和实车碰撞试验检验新型护栏改造技术的安全性和可行性。结果表明:采用新型护栏改造技术可在充分考虑旧有护栏循环利用的基础上将福泉高速沿海科技路路侧护栏和中央分隔带护栏的防护等级分别提升至JTG B05-01—2013《公路护栏安全性能评价标准》规定的SB级和A级,极大地提升了高速公路护栏的安全性能。

全局特征感知与融合的多层次蒸馏学习道路提取模型

为提取空间特征更细节和语义信息更全面的道路信息,提高道路信息提取的推理速度,在端到端的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)基础上,提出一种结合空间注意力机制、全局信息感知和特征融合模块的道路提取模型.首先利用空间注意力机制和全局信息感知模块获取道路特征的上下文信息,提高浅层特征的空间信息表达能力;然后构建顾及通道和语义信息的特征融合模块,消除基于端到端的CNN中浅层和深层特征之间的语义差距,完成跨层特征的有效融合;最后使用多层次知识蒸馏学习策略,减少并降低所提模型的网络参数和计算复杂度,快速、准确地获取遥感影像中的道路信息.在公开的Deep Globe和马萨诸塞州2个卫星遥感影像道路数据集,以及京津新城无人机遥感影像道路数据集上进行训练、验证和评估的实验结果表明,所提模型是一种精度高、效果好的道路提取模型,无论是卫星遥感数据源还是无人机遥感数据源均具有较好的道路信息提取能力,其F1分别达到79.36%,78.42%和84.27%,均优于对比的道路提取模型;同时,多层次知识蒸馏学习策略能显著地提高模型的精度、提升泛化能力,其IOU值分别提高0.29,0.77和0.46个百分点,在模型精度和网络参数方面都取得了较优的效果,具有广阔的应用前景.