含根量对原状与重塑草根加筋土强度影响的试验研究

用室内三轴试验方法研究了原状和重塑草根加筋土的强度特性,分析含根量对土体强度的影响,并对二者强度的差异进行量化描述。试验结果表明:对于原状草根加筋土,含根量的增加对内摩擦角基本无影响,但可提高土体黏聚力,并且黏聚力先增加再基本保持不变;对于重塑草根加筋土,存在最优含根量使其强度最高,并且该值与围压相关,随围压的增大,该值增加;重塑草根加筋土的含根量是原状土的4~6倍时,二者土体破坏时的主应力差值基本相等。     

全国山洪灾害调查评价成果数据管理平台设计

全国山洪灾害调查评价成果数据类型多样、数据量大、数据结构关系复杂、专业性强。全国汇总数据量超过100TB,省级平均数据量达到TB级,数据有效管理难度大。基于行政区划隶属关系和小流域两条主线出发,设计全国山洪灾害调查评价数据模型,建立了对象实体模型、梳理了对象关系,利用ETL技术进行海量数据的多级综合与集成,形成多级数据综合成果。在此基础上,基于面向服务软件架构进行数据管理软件平台设计与开发,实现了不同管理层级差异化信息组织、多维信息关联分析、在线分析汇总统计等功能。解决了全国山洪灾害调查评价工作中海量多源数据管理、不同业务层级需求差异化等问题,可为各级山洪灾害调查评价数据管理与共享提供参考。     

面向质量检测的混凝土坝施工规范智能检索

管控混凝土坝施工质量需要准确定位规范条文以获取规范知识，依靠管理人员经验手动查找规范条文低效且易出错，本文采用自然语言处理技术，结合质量管理文本特征，从句子语义角度出发克服仅考虑关键词查询的不足，提出一种由语义推断驱动的施工规范深度检索方法。该方法结合Bi-GRU结构与Transformer机制，改进基于MLP的双塔模型，并耦合基于统计的BM25模型，实现了对施工规范的智能检索，通过语义分析对质量检测项目是否响应规范进行了评价。实例工程应用结果表明，耦合模型召回的前三条规范条文精确度达到82.31%，明显优于普通检索方法，验证了所提方法的工程适用性；最后开发了相应的工具为推进混凝土坝施工质量合规性检测智能化提供了操作平台。     

水工洞室基础地质现象多模型智能分类方法

水工洞室内基础地质现象在一定程度上可以反映地质灾害的发生，其分类与识别对于了解洞室内结构面分布状况、围岩性质以及指导下一步洞室勘探有重要意义。对水工洞室内地质现象和地质结构的分类识别分析通常采用手动作业的方式，但传统分析方法费时费力，难以实现分析过程的自动化。因此，采用多种深度学习模型和机器学习模型对水工洞室内基础地质现象图像进行分析，通过运用不同深度学习模型，并将Softmax分类器、随机森林及支持向量机应用于基础地质现象分类，对比并选择性能较好的模型进行耦合，可建立较优的水工洞室基础地质现象图像智能识别模型，在一定程度上实现了洞室内基础地质现象的自动识别分析，减少了地质工程师的工作量。