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万通中心工程东西长135.00m,南北宽100.00m,是由2幢23层和2幢24层的甲级写字楼组成,地下室4层。基坑深度分别为17.80m和18.85m,采用桩锚支护体系。护坡桩共计303根。由于施工场地小,采用直径为600mm的护坡桩,桩长21.80 m和22.85 m两种,钢筋笼主筋为25×14和25×18。1施工工法的选择场区位于永定河冲洪积扇的中下部,地形平坦。勘察所揭露的地层上部为人工填土,下部为第四系冲洪积物。目前桩基施工的工法较多,施工中选择的余地较大。因此要根据工程特点、现场平面布置、土层分布、地下水位、工期甚至工程造价的情况,选择适合的施工工法。由于… 相似文献
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目的 解决传统机器视觉机器人抓取系统对多目标及复杂目标背景分割不精确导致的目标定位精度差而影响机器人抓取效率的问题,提出一种新的深度学习抓取识别定位系统。方法 搭建由Delta机械臂、PC上位机、双目相机等组成的硬件系统,对工业部署常用的YOLO系列算法进行对比研究。将YOLO与U-NET相结合,用于目标的检测和分割。在精确分割出属于目标和背景目标的像素区域的同时,计算边缘和中心位置信息,运用立体视觉技术得到三维位置,并转换为世界坐标系,由PC机引导机械臂去完成抓取任务。结果 深度学习目标检测和图像分割相结合的系统在较复杂背景、多目标的场景下比未添加图像分割的算法拥有更好的目标定位精确度。结论 YOLOv5和U-NET相结合的目标定位抓取方法具有较高的鲁棒性,达到了并联机械臂的抓取要求。该方法能够运用于其他多自由度机械臂上,具有良好的应用价值。 相似文献
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目的 探究不同荷质比明胶溶液的润湿性能,并建立预测模型。方法 以明胶可食涂膜为研究对象,利用感应荷电施加外源静电场以改善膜液润湿性能,探究电场电压对明胶液滴荷质比与表面张力,以及液滴在疏水表面接触角的影响,并通过机器学习建立荷质比与表面张力/接触角之间预测模型。结果 随着电压升高,明胶液滴荷质比不断增大,且仅以司盘20为表面活性剂(tw0组)时液滴具有最高的荷质比(-50 nC/g)。在0~7 kV内,明胶液滴的表面张力随电压升高从35.99~40.65 mN/m降至31.38~35.65 mN/m,其中tw0组表面张力下降最为明显。明胶液滴在石蜡表面的接触角也随电压升高而减小,在表面活性剂吐温20与司盘20质量比为1∶1时具有最小值,即电压7 kV时接触角为64.99°。深度神经网络预测模型决定系数接近于1,均方误差小于0.08,平均绝对误差小于0.15,具有最好的预测效果。结论 静电喷涂能够有效改善膜液在食品表面的润湿性能,利用深度神经网络能够建立膜液液滴荷质比与表面张力/接触角的良好预测模型。 相似文献
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针对已有的分割算法存在的复杂场景干扰大、分割不准确的问题,提出一种用于电力线分割任务的改进 Deeplabv3+
模型。将原始主干网络替换为轻量级 Mobilenetv 2 网络,增加低水平特征,获得5路输入特征,充分提取特征信息;添加空洞 空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling , ASPP )的卷积分支数量,调整空洞率,提升图像的特征抓取能力,进一步在每 个空洞卷积后加入1×1卷积操作,加快计算速度;提出一种基于坐标注意力机制的语义嵌入分支模块(coordinate attention semantic embedding branch , CASEB ),融合第2、3路特征,增强目标特征的表示;引入卷积注意力机制模块(convolution block attention module , CBAM )抑制无用信息的传递,提高模型识别效率。实验结果表明,相对于原 Deeplabv 3+模型,改进模型在 平均像素精度(mean pixel attention , MPA )和平均交并比(mean intersection over union , mloU )上分别提升2 . 37%和3 .42%, 该方法可提供更加精确的电力线分割结果。 相似文献
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传统的植株器官分割方法依赖经验选择阈值参数,而当前的深度学习浅层框架可能会导致植株重要的几何特征丢 失,并难以有效整合植株的局部和全局特征。因此,提出了一个基于三维点云的植株器官分割网络(local global feature fusion segmentation network,LGF-SegNet)模型,通过引入双权重注意力机制模块和位置编码,更适合在植株点云数据中表达几何 特征。在提出的框架的解码层引入特征聚合模块,融合植株点云的局部和全局特征,使得该框架能够关注植株的整体特征轮 廓同时保留细节植物纹理(如茎和叶)。实验结果表明,提出的架构在语义分割的交并比、精确率和F1 分数的平均值分别达 到85.76%、93.18%、91.08%,在实例分割的平均精确率、平均实例覆盖率以及平均实例加权覆盖率达到85.27%、78.46%、 79.63%,优于当前流行的植株点云分割任务中使用的深度学习网络架构,并适用于植株语义分割和实例分割的双重任务。 这为后续的植株生长预测等研究奠定基础。 相似文献
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急斜放顶煤开采围岩破坏规律立体模拟研究 总被引:8,自引:1,他引:7
通过大型组合堆体立体模拟架,对急斜煤层开采过程中围岩及上覆层变形破坏特征进行了模拟研究.研究发现急斜水平分段放顶煤开采围岩破坏主要向顶煤和顶板两个方向发展.顶煤在冒放过程中可能成拱.随着工作面的推进和顶煤的放出,破坏向上发展.煤层开采后形成的沉陷由最初在地表生成的孔洞发展为孔洞间的贯通.形成塌陷坑.随着塌陷坑周边岩体的垮落,最终形成主要沿顶板及走向发展的深槽形塌陷坑.沉陷表现为反复多次沉陷,塌陷坑内垮落体整体呈现为由底板侧朝顶板侧的台阶式下降分布. 相似文献