滚石冲击下棚洞破坏动力响应分析及改进对策——以川藏公路（安久拉山南麓）门式棚洞为例          下载免费PDF全文

袁博  祝介旺 《水文地质工程地质》2019,(6):57-66

位于川藏公路安久拉山南麓的门式防滚石棚洞，在路边高陡边坡滚石冲击下已严重损坏，滚石冲击产生的巨大冲击力导致棚洞纵梁、顶板、梁柱连接处等应力集中部位发生破坏，且滚石冲击后大量堆积在棚顶成为永久荷载。在现场通过卷尺测得棚洞结构尺寸，使用测距仪测得棚顶堆积滚石的最大粒径D=1 m，滚石的最大下落高度H=20 m。为解决门式棚洞存在的安全问题，提出在棚顶设置凹槽并在槽内铺设厚度为10~70 cm、向外坡度为6°的橡胶垫层对原结构进行改造。借助LS-DYNA动力有限元软件按实际尺寸分别建立改进前后的棚洞有限元模型，并模拟改进前后棚洞在滚石冲击最不利工况（H=20 m，D=1 m）下棚洞结构的动力响应，通过数值模拟结果的对比来验证改进后棚洞的受力性能，研究结果发现:改进后的棚洞相对于原棚洞，最大等效应力减小72%、棚顶最大挠度减小45%、落石冲击力减小62%、滚石堆积在棚洞顶板的概率显著降低，说明在棚顶设置起坡橡胶垫层的措施可有效解决目前门式棚洞存在的安全问题。  相似文献   

基于分区间泛化Kriging近似模型的船舶局部结构形状优化     

张干锋  王德禹 《海洋工程》2018,36(6):46-57

为提高Kriging近似模型在船舶结构性能多维度响应预测方面的适用性,对常规Kriging近似模型进行分区间泛化改进:一是对设计样本点的各个维度(分量)进行划区,并在每一个分区间内采用最优拉丁超立方(OLhd)取样;二是引入比例系数w1组合高斯与指数型相关函数提高模型对数据的泛化能力,从而在每个划分的区间内建立泛化的Kriging近似模型。通过SCH测试函数,验证了构造的分区间泛化Kriging模型有效性。结合参数化建模和改进Kriging近似模型对某过渡肘板和舱口角隅边界进行形状优化,优化第一阶段由改进的近似模型通过多岛遗传算法得到全局初步的最优解,第二阶段在初步解的基础上缩小优化变量范围,由少量的FEM计算即可在小范围内搜寻到精确的最优设计变量。结果表明:分区间泛化Kriging近似模型在预测多维度响应时较常规Kriging模型预测精度更高;分阶段的形状优化流程在保证极小误差和缩小计算成本的情况下能够得到理想的应力分布和重量优化结果,有助于船舶结构的轻量化研究。  相似文献   

珊瑚颗粒形状对钙质粗粒土的压缩性能影响     

张斌  柴寿喜  魏厚振  孟庆山  陈杨 《工程地质学报》2020,28(1):85-93

珊瑚颗粒形状不规则是其显著区别于陆源土的一大特征。为揭示珊瑚颗粒形状对钙质粗粒土压缩性能的影响,人工挑选出不同形状(块状、枝状、棒状、片状)的珊瑚颗粒,以块状颗粒为基础,与其他3种不同形状的粗颗粒任意一种混合,控制不同颗粒形状配比制成钙质粗粒土试样,完成室内压缩试验,对比分析试验前后珊瑚颗粒的圆度、长宽比、扁平度和凹凸度等形状参数,评价颗粒形状对压缩性能的影响。结果表明:(1)粒径为10~20 mm钙质粗粒土的压缩模量是4~5. 5 MPa,回弹系数为42~53;(2)随枝状、棒状或片状颗粒掺量的增加(0、10%、20%、30%),试样压缩模量呈小幅波状变化,回弹系数呈持续减小趋势;(3)各加载区间应力-应变曲线包括应力快速增长阶段、应力-应变同步增长阶段、应变增长阶段共3个阶段和1个稳定点;(4)随枝状颗粒掺量的增加,试样的长宽比和凹凸度逐渐增加,圆度和扁平度基本无变化;因颗粒破碎的影响,试验后试样的长宽比及扁平度有所增加,圆度及凹凸度则有所减小。选择钙质粗粒土地基时,应考虑其压缩性能,避免施工初期的快速加载。  相似文献   

多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类   总被引：1，自引：0，他引：1  

王艳军  李凯  路立娟 《测绘通报》2019,(4):21-25

利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求，本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架，主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析，发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%，同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明，该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。  相似文献   

结合MST划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割     

林文杰  李玉  赵泉华 《测绘学报》2019,48(1):64-74

针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。  相似文献   

基于树木地貌法重建崩塌历史事件——-以川东华蓥山石林为例     

王锐  马超  王云琦  王玉杰 《山地学报》2020,38(1):132-141

了解崩塌活动史与区域气候变化之间的关系对于掌握区域山地灾害形成规律,预测未来发展趋势具有非常重要的作用。利用树木地貌法可以准确掌握山地灾害发生频率,并为定量分析气候变化对山地灾害发生发展趋势提供支撑。本文以川东华蓥山石林景区一大型崩塌为研究对象,通过杉木树木年轮、降水和气温数据对该崩塌活动时间进行分析。结果表明:该崩塌可能共有四个活动年份,2015年为大规模活动年份,2008年、2012年和2016年为小规模活动年份,崩塌活动的季节主要集中在早材期间(4月—9月)。基于滚石冲击树干产生的愈伤组织和标准木年轮对比表明:树木在受到滚石冲击后,都表现为生长抑制,且树木年轮宽度要滞后滚石活动1年。参考树木与干扰树木年轮宽度和月降雨量没有相关性,但干扰树木年轮与月平均气温(4月—9月)呈负相关关系。本研究结果可以为研究区内山地灾害活动史与气候变化关系提供支撑,尤其是为研究区域降雨诱发的崩塌活动规律提供借鉴。  相似文献   

基于DEM匹配的滑坡检测     

《测绘科学技术学报》2018,(5)

基于不同时期DEM数据检测地表变形是进行滑坡、泥石流等地质灾害检测的有效手段,DEM匹配是关键,两个变形地表的模型曲面特征对应关系确立是难点。针对高山地区DEM匹配问题,提出了一种新颖且稳健的基于等高线和最小二乘曲面匹配相结合的方法。该方法首先利用等高线的形状检测地形没有变化的山顶区域,提取位置不变的山头点作为控制点,能够提供足够好的转换参数初始值;其次采用最小二乘曲面匹配技术实现最优匹配。试验结果表明所提方法不受DEM粗差、数据异常以及地形变形的影响,具有很强的抗噪特性,可以在复杂地形条件下检测出稳定不变的控制点,取得较好地配准效果,最终在高程差异图上检测出明显的滑坡区域。  相似文献   

基于卷积神经网络的建筑物精细化提取     

黄小赛  李艳  马佩坤  高扬  吴剑亮 《地理空间信息》2018,(3)

现有图像分割方法往往受图像模糊和噪声的影响,提取的轮廓不准确。为了提取建筑物的精确轮廓,提出了一种基于卷积神经网络的集成方法,包括建筑物定位、形状判断、形状匹配等步骤。实验证明,无论是对DSM图像还是多光谱影像,该方法都能获得精确的建筑物轮廓。  相似文献   

重塑压实黏土Ⅰ型断裂试验研究          下载免费PDF全文

李泽华  张云  马维俊  于军  龚绪龙 《水文地质工程地质》2018,(2):44-50

为探究重塑黏土Ⅰ型断裂韧度,本文在前人研究基础上,通过对应变控制式直剪仪进行改造,消除了传统三点弯曲试验对土体断裂韧度测试所带来的影响,研制了土体Ⅰ型断裂韧度测试仪,并对重塑黏土进行了一系列试验。试验结果表明:新研制出的土体Ⅰ型断裂韧度测试仪具有较好的可靠性;对具有相同物理状态的试样,U 形裂纹试样的断裂韧度最大,三角形裂纹试样的断裂韧度最小;试样的含水率和干密度其断裂韧度KIC具有显著影响,随含水率增加,断裂韧度呈现先增后减的变化规律,而随干密度增加,断裂韧度几乎线性增加;在试验采用的加载速率范围内,加载速率对断裂韧度的影响较小。  相似文献   

AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法     

焦洋洋  刘平芝  刘爱龙  刘松林 《地球信息科学学报》2022,24(12):2333-2341

地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状（如T形、十字形）识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。  相似文献