钢筋保护层厚度检测精确度的影响因素探究

对于结构混凝土而言,钢筋保护层的厚度将会对其安全、储备能力以及所设计的承载能力产生决定性影响,因此其在建设项目中具有重要的作用。本文将结合实例分析混凝土结构钢筋保护层检测的应用,同时列举钢筋工程质量通病的防治方法,进而提出钢筋保护层厚度的控制措施。

提高建筑工程混凝土强度回弹法检测精确度的方法

在我国建筑行业快速发展的背景下,混凝土在建筑工程施工过程中得到了广泛应用,同时对混凝土质量的要求也逐渐提高,因此,施工企业要规范混凝土施工及验收流程,促使混凝土质量符合相关标准。回弹法是我国现阶段工程检测中最受检测人员青睐的方法之一。基于此,如何有效提高建筑工程混凝土强度回弹法检测精准度,已成为当今众多工程建设单位值得关注的重要问题。

提高建筑工程混凝土强度回弹法检测精确度的方法探讨

混凝土是建筑工程中的重要组成部分,回弹法检测作为检验混凝土强度主要方式,提高其精确,能够更好地保证混凝土的强度,进而提高建筑工程的稳定性和安全性。本文首先对当前建筑工程混凝土强度进行回弹法检测中会出现的问题进行了说明;其次,进一步对提高建筑工程混凝土强度回弹法检测中存在的问题进行了分析;最后,在此基础上提出了有关的解决对策。

检测器数据的精确度对全感应控制的影响分析

为了研究交叉口检测器的精确度对全感应信号控制的影响效果,利用Python程序模拟全感应信号控制的控制策略,使用淮安市实际交叉口调查数据在Vissim软件中对单个交叉口进行交通仿真建模。分析对比在不同车辆检测器的精确度下,交叉口采用全感应信号控制方案时的评价指标,主要包括排队长度、车均延误、停车次数等。结果表明,在低峰、平峰和高峰时期,当车辆检测器的精确度分别达到90%,85%和70%时,对排队长度、车均延误和停车次数的改善效果最为明显。交通流量的大小会影响检测器的精确度对全感应信号控制的控制效果。交通流量较小时,全感应信号控制对检测器的精确度要求较高。随着交通流量增大,即使较低精确度的检测器也可以使全感应信号控制达到较为理想的控制效果。而当交通流量达到饱和或者过饱和时,检测器的精确度将不再影响全感应信号控制的控制效果。

基于YOLO轻量化网络的交通标志检测算法

近年来无人驾驶系统日益成为学者和企业研究的热门领域,而交通标志检测在无人驾驶中扮演着非常重要的角色,它将为无人驾驶系统提供决策支持,但现有的检测算法无法做到精准、快速地检测。为此,提出了Deep-Yolov4-tiny检测算法,它以Yolo轻量化网络Yolov4-tiny为基础,将多个卷积层添加到原网络中,改进CSP Block的网络结构;添加多个1×1卷积层,以降低网络的运算量;增大输入图像的尺度,以提升其对小目标的检测能力;使用K-means聚类算法优化anchor box的尺寸;对第二个Yolo层进行改进,使其充分利用经过K-means聚类后的anchor值,以更加全面地覆盖数据集中实际目标的大小,进一步提升了模型的检测准确率。实验结果表明,相较于Yolov4-tiny算法,Deep-Yolov4-tiny算法在中国交通标志数据集CCTSDB上,各个类别的平均精确度(mAP)提高了33.16%,且检测速度也能够满足实时性需求,更加有利于应用在嵌入式设备和移动设备等设备当中,对于提高行车安全和推动无人驾驶技术的发展有着一定的现实意义。

基于YOLOv5的铁轨异物入侵检测

随着铁路运输能力的提高和运量的增大,列车运行的安全形势愈发严峻,对列车运行线路安全保障也提出了更高要求。为了解决由于轨道异物入侵造成的铁路安全问题,本文通过无人机航拍与人工搜集相结合的方式获取轨道图像,使用专门标注软件对轨道中异物进行标注,应用深度学习YOLOv5算法网络模型对轨道异物数据集进行训练,并通过训练模型对划定的检测区域进行检测,取得了较好的测试结果。实验结果表明此算法在本文实验条件下对铁轨上异物识别的平均精度达到99.6%,基本满足轨道列车运行安全性对铁轨异物识别的要求。

一种改进的SSD网络车载图像检测方法

对行人和车辆的检测识别是无人驾驶领域的重要组成部分,为满足该领域对相关模型检测精确度的需求,以传统单发多框检测器(single shot multibox detector,SSD)为基础,提出了一种车载图像识别改进算法。鉴于传统SSD目标检测算法不能充分利用局部特征和全局语义特征、目标定位和识别存在矛盾等缺陷,提出了SSD检测模型相关特征层的融合方法,从而重新生成模型的目标检测金字塔(object detection pyramid,ODP)。改进算法将输入图像中待检测目标的低层次细节特征与高层次语义特征结合起来,降低了待检测目标定位与识别间的矛盾,达到了提升模型检测精确度的目的。利用行车记录仪获得的车载图像数据集进行训练,实验结果表明,改进的SSD算法在相关图像数据集的测试集上可以达到79.2%的精确度,与传统的SSD算法相比精确度提高了2.3%。

基于大数据分析的计量装置运行误差检测方法

传统的计量装置运行误差检测方法检测时间过长,导致检测准确度低。因此,本文设计了基于大数据分析计量装置运行误差检测方法。该设计分析计量装置运行误差的不确定度,并基于大数据分析校正检测计量装置始动元件,设计计量检测装置的运行结构,从而实现计量装置运行误差检测。实验结果表明,本文设计的计量装置运行误差检测方法能有效减少检测时间,提高了检测的准确度,有一定的应用价值。

基于内标CF-LIBS的混合水溶液中多金属元素的定量分析

提出一种简化内标自由定标激光诱导击穿光谱(CF-LIBS)分析方法,并应用于混合水溶液中Cr、Mn、Pb、Cd、Ca、Al、Co等金属元素绝对浓度的定量分析.实验结果表明,在最优化实验参数下产生的激光等离子体满足局部热平衡和光学薄条件,由该分析方法得到的LIBS检测精确度明显优于采用液固转换后的传统CF-LIBS方法,测定的浓度值与配置值的相对误差小于1%,说明应用该内标CF-LIBS方法能够同时精确测定液相基质中的多种微量金属元素的含量.

混合水溶液中金属元素的偏最小二乘法激光诱导击穿光谱

为提高激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对水中重金属元素含量的检测精确度,将LIBS技术分别与单变量定标(SVCC)和偏最小二乘法(PLS)分析方法相结合,对Cr、Mn、Ca混合水溶液中的金属元素进行了定量分析。利用PLS-LIBS技术研究了样品中共存元素对分析元素的影响,研究结果表明分析元素的检测精确度受共存元素的影响较大,将共存元素与分析元素的分析线强度同时作为PLS模型的输入变量,得到的分析元素浓度总预测相对误差明显减小。利用SVCC-LIBS方法检测Cr、Mn、Ca元素的浓度总预测相对误差分别为14.3%、8.46%、6.35%,而利用PLS-LIBS方法各相对误差分别改善至2.30%、0.74%、0.03%,其中Mn元素的浓度预测相关曲线线性度R 2由SVCC-LIBS方法的0.985改善至0.999,表明PLS-LIBS技术能有效提高混合水溶液中微量金属元素的检测精确度。

标准环规的高效检定方法及误差分析

针对标准量具尺寸、形状精度高、检定周期短、检测操作繁复等要求,提出了一种采用三坐标测量机进行精确、高效检测的新方法。选用Φ39.5015标准环规作为检测对象,设计了标准环规精准装夹定位、测量策略,分析优化了计算方法,编制了自动测量程序。测量结果与传统的常规测量方法对比发现:新方法的测量结果更精确,检测效率更高,有效解决了工程实践中由于检测效率低下而影响产品交付的难题,取得了良好效果。