背后组合空洞对隧道衬砌结构安全性影响评价研究

运用Midas/GTS NX软件模拟,在固定埋深情况下,分析了隧道拱顶、拱腰、拱脚衬砌位置背后各30°范围的三种组合空洞(拱顶+右拱脚、拱顶+右拱腰、右拱脚+右拱腰)下的应力分布及结构安全系数变化情况,结果表明:组合空洞的存在使得衬砌结构内力发生显著变化的同时结构整体安全系数都有所减小,其中右拱脚(30°)+右拱腰(30°)组合空洞工况的结构整体安全系数最低,最不安全位置出现在拱顶部位及拱腰部位,仰拱部位安全系数相对较高;且三种组合空洞工况下对结构右侧整体安全影响更显著。

一种基于空洞卷积组合的轻量级语义分割方法

编-解码结构的卷积神经网络是近年来出现的一类高准确率的图像语义分割方法,但是参数量大、对算力要求高的特点,束缚了其在无人驾驶、道路监控、遥感分类以及移动端物体检测等算力有限、实时性强的领域中的应用。针对以上问题,首先设计空洞卷积组合模块—NG-APC模块,通过规范空洞率,在扩大感受野的同时解决空洞卷积中的栅格问题;再利用NG-APC模块结合深度可分离卷积搭建编码-解码结构的NA-U-Net。最后利用该网络,提出一种基于空洞卷积组合的轻量级语义分割方法,在保持较高的分割准确率的同时大幅降低卷积模型的参数量和计算量。通过在公开数据集Cityscapes上进行实验,并与经典的FCN-8s、U-Net以及轻量级的ESP-Netv2、Refine Net-LW、LiteSeg进行对比,验证本方法的有效性。