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溪洛渡水电站出线竖井爆破振动效应研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对溪洛渡水电站左岸出线竖井开挖爆破的振动速度进行了现场测试。运用萨道夫斯基公式对测试数据进行回归分析,得到了竖井爆破掘进中地震波传播衰减公式。利用该式预测距离井底高程差为18.2~24.5 m处范围内测点的振动速度,并与实测数据进行对比。结果显示,竖井爆破振动的传播存在高程放大效应,水平振速放大系数约为1.49~2.24,垂直振速放大系数约为1.78~2.73;通过考虑高程效应对萨道夫斯基公式进行了修正,得到考虑高程因子的衰减公式,线性关系显著,对存在高程放大效应的爆破振动预测具有借鉴意义。运用动力有限元分析方法对竖井结构在爆炸冲击波荷载作用下的结构响应进行数值模拟,数值模拟结果与现场测试结果的对比表明,当相对高差不大时,两者整体趋势比较吻合,距离井底0~15 m,振动速度快速衰减,振动速度峰值衰减幅度超过总体幅度的60%;距离井底超过30 m,衰减不超过总幅度的10%。采用岩石-混凝土强度破坏准则对竖井构筑物在爆炸冲击荷载作用下的稳定性进行了强度校核,为竖井后续施工安全提供了参考。 相似文献
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随着基于深度学习目标检测模型日渐成熟,将目标检测模型部署到航拍无人机上已成为重要研究方向,针对无人机机载推理设备算力和内存有限,提出一种结构重参化的YOLOV5(you only look once V5)航拍目标检测算法。首先替换YOLOV5模型的特征提取网络为结构可重参网络,然后借助开源数据集训练多分支YOLOV5模型,再对多分支网络重参化得到单路网络模型,最后把Pytorch模型转化为ONNX模型,完成在无人机嵌入式端推理部署。实验表明:重参化YOLOV5模型推理速度提高3倍左右,检出率增加0.03%,召回率增加0.02%,mAP0.5增加1.22。 相似文献
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