【摘 要】
：
以兰州市某深基坑为例,根据动态监测数据分析其支护结构水平位移、地表沉降、地下水位等因素随时间和开挖深度的变化规律;并基于深基坑降水三维渗流数值模拟的理论与方法,建立了深基坑降水三维渗流数学模型。研究结果表明:有限元数值模拟结果与现场监测结果较为接近,桩锚支挡结构这一支护形式能够有效地控制基坑变形,在兰州地区地铁深基坑支护中具有一定的适用性。
论文部分内容阅读
以兰州市某深基坑为例,根据动态监测数据分析其支护结构水平位移、地表沉降、地下水位等因素随时间和开挖深度的变化规律;并基于深基坑降水三维渗流数值模拟的理论与方法,建立了深基坑降水三维渗流数学模型。研究结果表明:有限元数值模拟结果与现场监测结果较为接近,桩锚支挡结构这一支护形式能够有效地控制基坑变形,在兰州地区地铁深基坑支护中具有一定的适用性。
其他文献
针对高速凸轮摆杆机构参数化设计过程中从动件摆动引起的凸轮转角偏移问题,分析了凸轮转角偏移产生的原因及影响,提出了基于转角补偿量的参数化设计数学模型,实现了凸轮参数到凸轮轮廓曲线的精确映射。以改进正弦运动规律为例,基于UG软件和二次开发平台实现了凸轮摆杆机构参数化设计和特征曲线可视化,并通过UG运动仿真验证了数学模型和特征曲线的准确性。研究结果表明:推程和回程运动阶段凸轮轮廓曲线对应的圆心角对比凸轮转角都发生了不同程度的偏移;基于转角补偿量的数学模型可以降低凸轮从动件的最大加速度,实现凸轮轮廓曲线的精确设计
机载激光雷达扫描(ALS)系统可大规模获取地表树木点云,有助于较高精度树木结构参数提取和景观层面的几何重建,然而树木复杂的拓扑结构和树种的多样性给树木的准确分割与建模带来挑战。传统基于点云的自动树木分割和建模算法虽然效率高,但存在分割误差较大、建模鲁棒性较差等问题,难以满足深度学习大背景下用户对树木分割与建模结果进行精准标注的需求。针对ALS树点云密度低、点云缺失导致的自动分割与建模困难等问题,提出一种基于高度图的交互式层次分割法用于从稀疏树点云中提取单棵树点云,然后基于改进的空间殖民算法,通过交互式调节
随着现代化的发展,越来越多的噪声给城市居民的生活和工作带来困扰,因此,控制好室内噪声对绿色环境的影响尤为重要,绿色建筑的一个重要设计指标就是室内噪声级。本文以实际项目为例,模拟分析并实际检测绿色建筑中的室内允噪声级,为建筑隔声设计提供有效的数据支撑。
将多边形三角化,利用三角网格将三角形衍生为点多边形、边多边形和面多边形,再根据已有的重心坐标提出基于衍生多边形的混合坐标。首先在三角网格内根据初始多边形内部一点所在的三角形得到衍生多边形,然后使用调和坐标、局部重心坐标、迭代坐标中任意一种计算衍生多边形的顶点关于初始多边形顶点的重心坐标,再使用迭代坐标计算初始多边形内部一点关于衍生多边形顶点的重心坐标,最后使用合适的混合函数计算该点关于初始多边形顶点的重心坐标。通过实例证明,这种新的重心坐标具有良好的局部性、非负性和光滑性。
利用反向传播(BP)神经网络,在MATLAB中搭建汽车造型轮廓与意象语义之间的关系模型,快速判断汽车侧面造型风格。随后利用卷积神经网络(CNN)搭建的表情识别模型建立汽车造型评价系统,分析并识别用户对于新设计的喜好程度,以得到符合用户情感需求的汽车侧面造型方案。最后通过实例验证方法的可行性,并推断出流线型汽车的最佳曲率范围。实验结果表明,基于神经网络的汽车造型量化评价方法可以较准确地对产品造型设计进行评价并以数据形式得到具体意象的侧面造型。
现阶段,我国工程质量监督仍面临法规和监管体系不健全、政府职能转变不到位、政府监管资源不足等问题,需要探索新模式以适应新形势.文章通过对比中德两国工程质量监督模式,提
我国服役期超过30年的房屋约占既有房屋总量的30%~40%,老旧房屋由于建设阶段质量问题(工程勘察失误、设计失误、施工质量差、建造时所用设计标准过低)、使用阶段问题(改变用途或增加使用荷载、随意拆除承重构件或改造、任意加层扩建、随意搭建扩建、超期使用)、灾害或环境影响(周边施工、火灾、地震)等,存在安全隐患。近几年我国老旧房屋倒塌等事故频频出现,给人民生命财产造成损失。根据工程实践,以某地区老旧房屋安全排查作为案例,对其存在的主要问题进行了汇总,总结了排查工作的难点、重点,并对有序开展老旧房屋安全排查工作
基于曲率单调的Bézier曲线,提出了一种精确而高效的满足G1约束的样条曲线插值算法。给定首尾插值数据点位置及方向角,利用曲率单调Bézier曲线的几何设计准则,求解非线性方程组,构造满足G1插值条件的曲率单调Bézier曲线。与基于欧拉螺旋线的插值算法相比,本文方法构造简单、插值精确,与现有的NURBS方法兼容。基于分段拼接,该算法能够处理给定点列及首尾切线方向的插值问题,具有较强的适应性与通用性。
通过分析现阶段建设工程管理现状,对房屋市政与消防工程施工图审查、过程监管、验收及档案管理方式分别进行研究比对,结合笔者工作经验,探索新的房屋市政消防工程审验管理方式,进一步深化工程管理体制改革,为广大建设管理、政策研究者提供参考建议。
为解决目标检测任务中小目标检测精度低,错检、漏检率高等问题,提出一种scSE-IYOLOv4的改进YOLOv4的小目标检测算法。实验使用VEDAI小目标数据集,采用K-means++算法对目标样本进行锚定框优化,以提升算法精度。在YOLOv4算法的基础上,分别研究分析了scSE注意力模块嵌入至模型不同位置以及在模型颈部增加SPP模块对算法检测性能带来的影响。实验证明,在YOLOv4模型的骨干网"A