某框剪结构地下室顶盖异常开裂的分析与处置

结合某框剪结构地下室顶盖异常开裂的工程实例,通过现场调查、理论分析以及SAFE有限元模拟论证,详细论述了地下室顶盖裂缝产生的原因以及裂缝对结构性能的影响,最后提出了裂缝处置及防治措施,为其他工程预防混凝土裂缝的产生及裂缝的处置提供借鉴.     

地下工程近接施工中最大单段炸药量的合理确定方法研究

鉴于当前地下工程爆炸爆破施工中最大单段炸药量计算所存在的不确定性较大,以莞惠城际隧道为依托,基于现场实测数据对萨道夫斯基公式中关键参数进行拟合并建立三维分析模型,通过对比理论解析和数值模拟结果,研究近接施工中最大单段炸药量的合理确定方法。结果表明:理论计算和数值模拟均可求解隧道爆破施工中的最大单段炸药量,但后者更接近工程实际,其求解应以理论公式的拟合回归为基础;使用萨道夫斯基公式时,K、α直接选用规范建议值将造成较大误差,工程中应根据实测振动数据进行回归分析,从而确定合理的参数值以指导后期施工;萨道夫斯基公式和数值模拟法可以相互验证以提高结果准确性,实测振动数据较少时综合利用两种方法可有效确定最大单段炸药量。     

考虑蠕变特性的高应力软岩隧道变形预测方法与实践

为研究高应力软岩蠕变特性对隧道围岩变形预测的影响,以木寨岭公路隧道为依托,首先采用三维计算模型与多元线性回归相结合的方法分析初始地应力场,并结合围岩段落划分,选择典型计算断面;其次,提出基于[BQ]值的围岩参数取值方法,确定典型计算断面的围岩参数;而后,开展基于M-C模型和Cvsic模型的断面变形计算,剖析岩体蠕变特性对围岩变形的影响;最终,对比了预测结果与实际围岩变形。结果表明：(1)岩体蠕变特性对围岩变形具有明显增大效应,围岩位移增长量与横断面平均主应力呈正相关;(2)围岩条件越差,蠕变增大效应越显著;横断面平均主应力越大,蠕变增大效应中位移增长量越大,而位移增长率变化不明显;(3)蠕变特性对围岩变形等级预测有明显影响,M-C模型预测结果弱于Cvisc模型,与实际围岩变形情况存在较大差异。研究结果为在高应力软岩隧道变形预测中引入岩体蠕变效应奠定了实践基础。     

基于自适应BM3D的侧扫声纳图像散斑降噪

侧扫声纳(SSS)是一种利用声波的水下传播特性完成水下探测的电子设备。因为侧扫声纳利用回波强度成像,所以不可避免地引入散斑噪声。本文针对散斑噪声,提出了基于自适应三维块匹配滤波(BM3D)的侧扫声纳图像散斑降噪方法。该算法首先对SSS图像进行幂变换和对数变换,采用小波变换估计整体图像噪声,同时用局部噪声估计结果更新BM3D算法的参数。然后本文算法比较全局估计和局部估计的结果,选择最合适的参数解决噪声分布不均匀的问题。实验结果表明,本文改进的BM3D算法能有效地降低SSS图像中的散斑噪声,获得良好的视觉效果。本文算法的等效视数至少提高了6.83%,散斑抑制指数低于传统方法,散斑抑制和平均保存指数至少减少了3.30%。该方法主要用于声纳图像降噪,对于超声、雷达或OCT图像等受散斑噪声污染的信号也有一定的实用价值。     

超长海底隧道无竖井排烟及补风量优化研究

摘 要：超长海底隧道结构特殊,排烟补风成为制约超长海底隧道发展的关键因素。依托烟大海底隧道提出超长海底隧道无竖井排烟系统,并设计新型的海中无竖井排烟补风方案——采用离心式空气压缩机将火灾烟气高速加压后排到海水中,并通过压缩空气进行额外补风。采用FDS对不同排烟量和补风量下56组工况进行模拟,通过分析烟气层厚度、排烟效率和能见度,寻找最优的排烟补风方案。结果表明：排烟量在140~180,190~210 m3/s,补风量分别占排烟量的50%、70%时,系统排烟效果最优;其中,排烟量180 m3/s,补风量50%和排烟量200 m3/s,补风量70%情况下的排烟效果最优,且后者优于前者。实际工程应用中,可以考虑设计排烟量为200 m3/s,补风量为140 m3/s。     

ANLResNet网络的前视声呐图像散斑去噪方法

前视声呐(Forward-Looking Sonar,FLS)使用换能器基阵收发声波,通过回波探测水下物体.在浅海环境,由于水下介质的反射、散射与不均匀波动,前视声呐图像极易引入散斑噪声.本文针对前视声呐图像散斑噪声,结合SRResNet与非对称金字塔非局部块,提出了ANLResNet网络用于前视声呐图像去噪,并针对前...     

基于BMM-Fast-SCNN的海底线实时提取算法

侧扫声呐瀑布图由于其成像原理,需要借助海底线位置对原始图片进行斜距校正。然而在实际采集过程中,声呐自噪声、悬浮物和海底目标等许多干扰因素会增加海底线提取的难度,现有的传统方法和神经网络方法在回波信号信噪比较差时无法正确实时地提取海底线。针对这些问题,提出了一种基于海底信息对称模块和多尺度特征融合模块的快速分割卷积神经网络(Bottom Information Symmetry Module and Multi-scale Feature Fusion Module Fast-SCNN,BMM-Fast-SCNN)用于实时正确提取海底线。该算法基于Fast-SCNN-1D,结合海底信息对称模块(Bottom Information Symmetry Module, BISM)来提高网络的鲁棒性,并通过多尺度特征融合模块(Multi-scale Feature Fusion Module, MFFM)增强网络提取海底线细小特征的能力。在两条测线中,该算法在一个像素和两个像素误差范围内的提取精度分别为83.56%,97.63%和96.27%,99.49%,相较于其他方法,分别至少提高了1.4...     

新建隧道爆破施工对既有裂缝病害隧道的动力响应分析

针对相邻隧道爆破施工中对既有裂缝病害隧道带来的不利影响,以既有新岭隧道旁拟建新隧道的具体工程为依托,在充分调研分析既有隧道裂缝病害类型及分布规律的基础上,采用数值分析方法,对不同分布部位(拱顶、拱腰、边墙)、不同扩展深度(1/4、2/4、3/4)及不同围岩级别(Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ)下的裂缝影响进行研究。结果表明:裂缝对既有隧道二衬的影响主要集中在应力方面,对振速影响很小;既有隧道裂缝扩展越深对结构越发不利,当扩展到3/4二衬厚度,相较于完整工况,既有隧道断面最大拉应力值增加0.35 MPa,增幅达35%;裂缝部位位于临近新建隧道侧边墙处时,对结构影响最大;既有隧道所处围岩条件越差,振速和应力越大,同时裂缝处应力放大效应随围岩变差而增大,较于完整工况,最大放大倍速为1.62倍。     

基于ZYNQ的轻量化YOLOv5声呐图像目标检测算法及实现

针对声呐图像存在的模糊、样本量不足的现象,本文提出一种基于YOLOv5的声呐图像目标检测改进算法。利用几何滤波、垂直翻转等方法,对声呐图像数据集进行数据增强。添加融合注意力机制模块,使算法更好地关注声呐图像小目标的特征。同时,针对目前大多数目标检测算法运行在云端,无法做到实时性声呐图像检测的问题,本文利用替换轻量级网络和NCNN边端移植技术,同时在颈部网络中采用GSConv模块,将算法成功移植到ZYNQ平台,实现声呐图像的嵌入式端实时检测。实验表明,本文提出的算法在降低了56%参数量的同时,在map50和map50-95上分别提高2.2%和2.5%。改进后的算法性能提升明显,证明所提出的方法在轻量化声呐图像目标检测任务上具有一定的可行性与有效性。     

基于残差和注意力网络的声呐图像去噪方法

前视声呐作为一种水下主动声呐设备常用于采集水下图像数据,然而会受到水下噪声的影响导致图像质量下降。针对这一问题,本文提出了一种基于密集残差和双通道注意力机制网络的前视声呐图像去噪方法。首先采用双通道注意力机制对声呐图像的通道信息进行提取,统计声呐图像的全局信息,输出声呐图像的噪声图;密集残差块根据噪声图和声呐图像,充分学习不同尺度上的特征信息,经过多次学习和信息传递后输出干净声呐图像。针对前视声呐图像及其噪声特点,模拟了前视声呐图像并添加瑞利分布的乘性噪声和高斯分布的加性噪声,生成模拟数据集用于网络训练和性能评估。在模拟数据集和真实数据集的实验中表明,本文方法能够有效去除噪声,保留图像细节。