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41.
跨座式单轨交通的适应性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在城市轨道交通系统多元化发展的今天,结合我国首次采用的跨座式单轨交通系统——重庆轻轨较新线工程设计与实施情况,重点介绍了单轨线路、运输、车辆、信号、道岔、PC梁结构、供电、维修基地和环境等技术标准与系统特征,提出单轨交通在城市轨道交通的适应性。虽然我国城市单轨交通起步较晚,但在建设周期、运输能力和技术水平等方面都显示了后发优势。 相似文献
42.
43.
结合某大跨双塔斜拉桥工程设计实例,采用大型有限元软件ANSYS建立了三维有限元计算模型,分析了该桥的动力特性,并采用反应谱法进行了地震反应分析。研究结果表明:由于采用了半漂浮斜拉桥体系,主梁梁端位移较大,极易造成主、引桥间碰撞且对两端伸缩缝不利,可采用弹性约束或设置阻尼器等措施来限制主梁梁端位移。 相似文献
44.
基于效益机制的分局调度货运日计划优化模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在效益机制下进行货运日计划优化的目的是,在有限的运输资源条件下,使日计划实现运输效益最大化.在分析车站能力、空车供应、限制口能力和分界口交接等诸多运输约束的基础上,通过对运输约束准确的数学描述,建立了以运输效益最大为目标函数、以运输限制为约束的优化模型。 相似文献
45.
46.
47.
介绍四川石棉大渡河大桥预制箱型T构桥荷载试验的主要内容和方法,并结合理论计算,对该桥梁结构的实测应变、挠度进行对比分析。试验结果表明,该桥理论分析和设计计算方法可靠,试验方法正确,具体细节尚需研究讨论。研究结果可为同类型桥梁的设计和成桥试验提供参考。 相似文献
48.
49.
50.
针对现有道路抛洒物检测算法识别准确率低、识别种类有限、实时检测效率低的问题,探索了将深度学习目标检测和传统图像处理相结合的抛洒物检测算法。提出在YOLOv5s目标检测算法基础上,对模型结构进行修改以满足实时性需求。具体地,使用卷积优化YOLO中的降采样模块,采用Ghost网络替代原始的特征提取网络以减少计算量,根据抛洒物检测对象的特点设计符合数据集的锚框以提高目标识别准确度。使用优化后的YOLO检测道路场景中车辆、行人作为交通参与者得到检测框,在检测框周围设定感兴趣区域,并在感兴趣区域内用背景差分算法实现前景目标识别。计算前景目标与YOLO检测结果的交并比,排除交通参与者目标后实现道路抛洒物的识别。针对交通参与者检测的实验结果表明,改进后的YOLO检测算法在整体识别精度没有损失的情况下单帧检测速度为20.67 ms,比原始YOLO检测算法速度提升16.42%。真实道路抛洒物实验结果表明,在没有抛洒物训练数据情况下,传统混合高斯模型算法平均精度值为0.51,采用融合改进YOLO和背景差分的抛洒物检测算法平均精度值为0.78,算法检测精度提高52.9%。改进后算法可适用于没有抛洒物数据或正样本数据稀少的情况。该算法在嵌入式设备Jetson Xavier NX上单帧检测速度达到24.4 ms,可实现抛洒物的实时检测。 相似文献