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针对目前盾构隧道纵向结构安全诊断面临的瓶颈,提出了一种物理信息双驱动的隧道纵向结构力学性态智能诊断方法。通过将表征隧道纵向结构力学性态的物理方程嵌入物理神经元中,利用实测数据作为信息神经元综合构建了物理信息双驱动的神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)模型,可实时更新反演盾构隧道结构参数、周围地层参数以及荷载分布规律,继而正演求解隧道的纵向结构力学性态。将反演得到的参数进一步用于其他隧道段的分析,以实现长距离盾构隧道结构纵向智能诊断。算例与工程实例应用表明,提出的PINNs模型能有效求解隧道结构纵向问题,且相较传统的纯数据驱动的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型,PINNs模型表现出了显著的泛化能力与鲁棒性,具有十分可观的工程应用前景。 相似文献
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城市居民居住与就业的空间组织在城市空间结构的研究中非常重要,居民职住地的识别则是城市居民职住空间组织研究的首要任务。本文从位置轨迹入手,在基于时间聚类提取出停留点序列的基础上,重点对停留点序列的时间特征进行分析,对其做进一步的归纳,筛选出职住地出候选类,最终完成居住地、工作地的识别。实验结果表明,该方法能够有效地从位置轨迹数据中识别出城市居民的居住地和工作地。 相似文献
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目标物的反射特性,无论是在遥感模型还是在遥感反演中都扮演着重要的角色,因此选用正确的自然条件下目标物反射特性的测量方法是遥感定量分析的基础.长期以来在自然条件下(即太阳直射光和天空漫射光同时存在)测量目标物的反射特性时,可以获得BRF(Bidirectional Reflectance Factor)作为目标反射特性的描述,但这样获得的BRF与辐射环境有关.为了消除辐射环境的影响,获得真正能够反映目标物的反射特性的BRDF(Bidirectional Reflectance.Distribution Function),前人提出了一些野外测量的方法.本文在此基础上,利用计算机模拟的辐射度(Radiosity)模型在真实场景基础上模拟BRF值,分析测量方法中存在的系统误差受观测条件影响的大小,比较了测量方法的优劣,提出了野外测量时选择测量方法的基本原则. 相似文献
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以浙江省海宁市4种代表行道树(广玉兰、无患子、悬铃木、香樟树)为研究对象,结合无人机(UAV)影像和三维激光扫描数据,利用ContextCapture、LiDAR360软件完成点云拼接、滤波、降噪和编辑,通过迭代最近点算法实现点云精细匹配,完成多平台点云数据融合,进而得到数字表面模型与数字高程模型,并制作冠层高度模型;采用分水岭分割算法对不同行道树树种的冠层高度模型进行单木分割,并综合局部最大值法实现单木树高、冠幅的参数提取。结果表明,本文方法进行行道树单木分割的精度高,树高、冠幅参数提取值的效果好,满足行道树几何参数调查要求。 相似文献
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黄土隧道村砌后,回填密度差、空隙多,潜在隐患大。本文以太峪黄土隧道为例,介绍了充填注浆的实践经验,质量检验表明,注浆起到了充填、加固、止水的效果。 相似文献
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