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针对隧道爆破振动信号时频解析度不足的难题,运用基于卷积神经网络的时频图像增强算法,增强实测隧道爆破信号时频图像,捕获到爆破信号能量在时频域上的聚集范围,从而重构得到反映爆破特征的真实信号;根据真实信号对爆破网络中雷管的起爆时刻进行了精确判别,识别隧道爆破雷管灾害源特征。分析表明:基于卷积神经网络的时频图像增强算法可有效抑制信号中的交叉项,最大限度地保留信号自有项,提高爆破信号能量聚集性和时频解析度;不同批次雷管混用是隧道安全的主要致灾因素,应加强监管以实现隧道安全高效施工。 相似文献
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针对当前公路项目工程变更的实际情况,从工程变更管理现状、工程变更产生原因、工程变更的特性、工程变更统计分析、工程变更可靠度分析等方面简单论述,必须加强工程变更管理工作,才能达到投资控制的目的。 相似文献
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