北京市孤山口村不稳定斜坡底界面的地质雷达标定

在北京市房山区孤山口村不稳定斜坡探测工作中,运用地质雷达法对不稳定边坡的土壤覆盖层厚度和基岩界面的起伏形态进行测定,从而查明该区不稳定斜坡的形态特征、规模大小、潜在威胁等基本情况,为不稳定斜坡治理施工设计提供可靠的工程地质依据,同时为地质雷达法探测法在地质灾害治理领域的应用提供借鉴。

动、静载环境下界面土直剪试验

为了探究土体界面土的力学性质及其变化规律,以粉土、粉质黏土和碎石土作为试验材料,以法向应力大小、上下土层类型、界面处理方式、动载环境、静载环境和动载作用时长等作为试验变量因素,运用正交试验设计方法对不同类型的原状土和重塑土试样进行室内直剪试验,得到了土体界面土的剪力-位移本构曲线,根据曲线中的峰值抗剪强度计算出了能够反映界面土抵抗黏性破坏能力的黏结系数。试验结果表明:粉土的黏结系数小于粉质黏土;界面土的抗剪强度与上下土层的结合类型相关,界面土的粗糙度越大,界面土处的土体接触越充分,则界面土的力学性质越好;随着动载作用时间的增加,土体界面土的抗剪强度会有所下降;并且,界面土的力学性质与上下土层性质之间有一定的联系。

基于卷积神经网络的航拍影像信息识别方法

利用TensorFlow机器学习平台改进基于区域卷积神经网络信息识别模型,实现基于无人机影像的目标信息的识别。以GPU为实验环境,通过卷积神经网络模型中自由参数的设置,增加训练样本的多样性,优化改进YOLO模型,调配出最优化参数。实验采用验证数据集上的植被图片对模型进行训练,准确度达到88%,将模型用来处理无人机影像数据集达到预期效果,实验证明了本方法的有效性。