三维横偏炮在跨大障碍施工中的应用

在野外采集施工中大障碍物(山川、河流等)对采集施工造成了很大影响。为了尽可能的达到地质目的,精细设计一些障碍物附近加密的横偏炮来弥补采集缺失的资料,加密横偏炮不仅能够弥补中深目的层覆盖次数,还对浅层信息尤其是对小偏移距信息弥补效果明显。通过对某区三维采集施工方法以及资料分析来分别,说明三维横偏炮在跨障碍施工中的优点,为类似工区提供有益借鉴。     

玻璃纤维(GFRP)筋替代钢筋在基坑支护桩中的应用

玻璃纤维筋(GFRP)具有抗拉强度高、重量轻、耐腐蚀等良好特性,工程实践中常用于替代结构中的钢筋。以南京某基坑工程为例,探讨了GFRP筋替代钢筋用于基坑支护结构时存在的设计与施工问题,介绍了GFRP筋的基本特性、GFRP筋与支护桩冠梁的连接、GFRP筋自身的连接与搭接、GFRP筋笼制作方法以及浇筑混凝土时GFRP筋笼上浮的处理措施。GFRP筋在实际工程中应用表明:基坑土方开挖施工过程中,支护结构变形及周边地面沉降值均控制在允许范围内,基坑安全可靠。     

南京河西某大面积深基坑监测实践与分析

软土地区大面积深基坑监测与分析是地下工程建设中的重要工作之一,总结与分析软土地区大面积深基坑监测具有重要的工程意义。以南京河西地区某面积为40 900 m2,开挖深度为12.3 m~12.9 m的深基坑为背景,结合基坑开挖、周边环境保护要求以及设计与施工对监测信息的要求,进行了监测与分析。根据监测结果,着重分析了土体深层水平位移、周边道路沉降、地下管线及地表沉降、邻近建筑物沉降、立柱沉降、支撑轴力和坑外地下水位变化,并对监测数据进行了原因分析与总结,可为今后类似的深基坑监测提供一些借鉴。     

改进YOLOv7-tiny的手语识别算法研究

在与听障人士进行交流时，常常会面临交流不便的困难，文中提出一种手语识别的改进模型来解决这个困难。该模型基于YOLOv7-tiny网络模型，并对其进行了多项改进，旨在提高模型的精度和速度。首先，通过对CBAM注意力机制的通道域进行改进，解决了因降维而造成的通道信息缺失问题，并将改进后的CBAM加入到YOLOv7-tiny的Neck层中，从而使模型更加精准地定位和识别到关键的目标；其次，将传统的CIoU边界框损失函数替换为SIoU边界框损失函数，以加速边界框回归的同时提高定位准确度；此外，为了减少计算量并加快检测速度，还将颈部层中的普通卷积模块替换为Ghost卷积模块。经过实验测试，改进后网络模型的平均精度均值（mAP）、精准率和召回率分别提升了5.31%、6.53%、2.73%，有效地提高了手语识别网络的检测精确度。