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黎方益 《建设科技(建设部)》2010,(9):37-37
在北京对口支援什邡灾后重建的工地上,活跃着一支特殊队伍,这支队伍从奥运工程“鸟巢”工地走来.肩负着1700万北京人民的重托,承担了一个个急、难、险、重的援建任务。他们不负众望.如期完成多项援建项目.这就是在北京奥运工程建设中立下汗马功劳的北京城建集团。 相似文献
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国家体育场(鸟巢)钢结构工程具有结构复杂、焊接节点多、板件厚度大、焊缝集中、焊接应力大等特点,全面质量管理成为其关键环节.以"三全、四个一切、五个管理要素"为核心的全面质量管理(即"三全"--全面的质量概念、全过程的质量管理、全员参加的质量管理;"四个一切"--一切为用户服务的观点、一切以预防为主的观点、一切以数据说话的观点、一切以PDCA循环办事的观点;"五个管理要素"--人、机、料、法、环)指导整个焊接工程的顺利进行.采用TQC的基本思想,以提高焊缝质量、保证厚板焊缝一次合格率100%为目标,运用系统管理的概念和方法,将国家体育场(鸟巢)钢结构焊接工程的各个阶段、各个环节、每个管理人员和焊工的质量管理职能和质量管理意识以及实际操作工序有机、合理地组织起来,形成一个有明确任务、职责、权限,而又互相协调、互相促进的整体,从而顺利完成国家体育场(鸟巢)钢结构的全部焊接工作.通过对国家体育场钢结构厚板现场焊接质量管理课题的研究和实施,解决了厚板现场焊接常见缺陷与管理因素的矛盾,形成了一整套厚板焊接施工工艺,保证了厚板焊接的一次合格率. 相似文献
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针对输电线路无人机巡视图像经典鸟巢检测算法权重参数范围大、识别效率低、识别精度低的缺点,提出了一种改进型YOLOv4输电线路鸟巢检测与识别方法。首先,选取Mosaic图像增强技术对图片集进行多种变换,变相增加图片集中的小目标数量。其次,在骨干特征提取网络中,通过引入深度可分离卷积来提高检测网络的速度;在YOLO头中,基于K-means++算法改进锚框的大小和比例,基于最小凸集建立回归损失函数。最后,在PANet和YOLO头之间增加2个SPP模块,进一步增强特征融合能力,提高小目标检测能力。利用某供电局无人机巡检图像制作数据集,将提出的算法与其他目标检测算法进行对比实验研究。实验结果表明,改进后的算法有更高的鸟巢检测准确度和更低的运算开销。 相似文献
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基于几何非线性理论对鸟巢型索穹顶结构在多种荷载作用下的静力响应进行了计算分析,同时研究了多种预应力水平对结构静力性能的影响,结果表明不跳格与跳格两种结构布置形式均具有良好的静力性能,体系的预应力水平总体上对结构整体刚度及静力性能的影响较为有限,对跳格布置结构形式的影响相对明显些,因此综合考虑施工难度等因素选择合理的预应力水平是必要的。 相似文献
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深度学习技术的快速发展推动了电力智能安防的自动化进程.电力场景中用于高压电力塔和接触网搭建的
复杂钢结构往往成为铁路沿线鸟类筑巢之所,给电力系统安全运行带来了隐患.因此,使用深度学习技术及时发现并
清理鸟巢具有重要的实际意义.提出了一种基于改进YOLOv5的鸟巢检测方法,该方法在YOLOv5基础上考虑了
鸟巢本身所独有的黑色属性和错综复杂的纹理特性,采用注意力机制强化鸟巢检测过程中对上述特征的学习.同时,
根据电力场景中采集的实际鸟巢数据对该方法开展的验证性实验取得了良好的检测效果,算法检测性能达到88.6%,
相比其他经典检测算法高1.5%以上. 相似文献
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