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本文通过水文地质勘察和钻探压水试验研究,对枞阳闸东岸墙、闸基及闸墩渗漏成因进行了分析,并就灌浆加固技术与效果给予了总结,为今后工程的进行管理提供了借鉴与参考。 相似文献
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以桐油(TO)、桐酸(TA)和马来酸酐(MA)为原料,经Diels-Alder反应,得到桐油酸酐(TOM1~3)及桐酸酸酐(TAM)。在三乙胺催化下,TOM、TAM分子中酸酐分别与Irgacure2959[2-羟基-4-(2-羟乙氧基)-2-甲基苯丙酮]的羟基反应,合成了4种裂解型光引发剂(TOMG1~3,TAMG)。用FTIR、1HNMR及HRMS表征了其结构,利用UV-vis考察了引发剂的光分解过程,用实时红外光谱探究了引发剂引发1,6-己二醇二丙烯酸酯(HDDA)的聚合过程。结果表明,在Irgacure2959和桐油改性的几种光引发剂中,TOMG3光引发性能最优。在紫外光强度为28 mW/cm2的光照下,以HDDA、PUA(聚氨酯丙烯酸酯)及TOMG3按质量比46:46:8复配的胶液的光固化表干时间为60 s,凝胶率为96%,固化膜的硬度及柔韧性分别为6H和5 mm,对玻璃的附着力为0级。 相似文献
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在有雾场景中实现对目标精确检测,是视频监控、智慧城市、无人驾驶等多个实际应用中一个重要的研究内容.为促进真实有雾场景下的目标检测研究,探讨了2个问题:有雾场景目标检测数据集的构建以及真实有雾场景下目标检测的解决方案.首先,设计了一种系统化的、具有真实感的有雾图像合成方法,并建立了合成有雾场景的目标检测数据集.同时,探讨了对真实有雾场景下目标检测器具有提升性能作用的数据集处理方法.其次,探讨了先验知识和模型的联合优化对真实有雾场景的目标检测性能的有效性,并提出了2个框架:基于知识引导的目标检测框架和基于图像去雾和目标检测的联合学习框架.基于知识引导的目标检测框架将统计先验知识用于指导通用目标检测网络学习有雾场景下的目标特征,使通用目标检测器能更好地适应特殊的目标检测场景.基于图像去雾和目标检测的联合学习框架通过去雾模型和目标检测模型的联合优化学习,有效学习图像去雾中恢复的结构细节和颜色特征,从而提高真实有雾场景下的目标检测精度.在RTTS数据集上的实验结果表明,基于知识引导的目标检测框架和基于图像去雾和目标检测的联合学习框架能够有效地提高有雾场景下目标检测器的性能,均值平均精度(mAP)分别为70.5%和66.6%. 相似文献
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自适应阈值的舌象裂纹检测 总被引:1,自引:0,他引:1
舌象中的裂纹是中医舌诊中的重要内容.由于拍摄条件的不同,舌象质量有较大差异,传统的阈值选取方法并不适用.文中提出一种舌象裂纹检测的自适应阈值选择方法.该方法利用舌象的L*a*b色彩特征及区域的分裂-合并,对舌象进行区域分割,自适应地选取舌中部区域的色彩值作为阈值,对整个舌象进行裂纹提取.经验证,本方案对不同的舌象能较好地提取出裂纹,实现舌象裂纹诊断的客观化. 相似文献
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提出一种基于多尺度边缘和局部熵原理的前方车辆的检测算法.该算法利用车辆图像的边缘和纹理等视觉特征,根据摄像机参数得到远、中、近距离的三个尺度的图像, 用一种改进的边缘检测算法分析每幅图像的边缘,得到车辆的感兴趣区域ROI,最后通过应用局部熵原理来排除错误的结果.对同一帧序列用文中算法和传统算法进行测试,文中算法提高了检测的正确率,并减少了误检的数量,该算法同时适用于静止和运动的车辆,并且对中远距离车辆有较好的检测效果. 相似文献
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合成了亲水性和疏水性的饱和杂环类离子液体N-十六烷基-N-甲基四氢吡咯烷溴化物与四氟合硼酸盐,采用偏光显微镜、变温X射线衍射仪和热化学等方法,研究两类离子液体液晶结构、自组装过程和相转变等特性,研究负离子对饱和杂环类离子液体自组装行为的影响.结果发现,该两种离子液体均可在熔点以上形成层状液晶,负离子结构与大小对离子液体液晶的结构与性质具有非常重要的影响,BF4-比Br-体积大,使吡咯烷环和环上的长碳链以较大的间隔排列,形成分子在近晶平面层内有序分布,结构非常接近固态的近晶型液晶. 相似文献
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将磺化聚苯醚SPPO膜在静态热力学分析仪上选择不同的拉力与程序升温过程拉伸,并用Sclarton SI1260和1296仪测试电导率,结果发现热力学处理对SPPO膜的导电性能有较大影响,其中最大可提高约10倍,达到0.098 3 S/cm.XRD表明经热拉伸后的SPPO膜的分子链比拉伸前排列得更整齐,SEM表明经热力学拉伸后的SPPO膜表面离子磺酸基团比未拉伸前相互连接更多、更长,且趋向拉伸方向. 相似文献
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固化剂对土的性能影响的实验研究 总被引:6,自引:0,他引:6
添加不同成分的固化剂和不同媒介砂来强化土的研究,检验了液塑限、击实、无侧限抗压强度和渗透性.分析了不同成分的固化剂和不同媒介砂来强化土的机制.结果表明,加入10%的固化剂改进了土的物理和力学性能. 相似文献
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