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住宅造楼机智能建造系统设计研究与应用
1
作者
许佳林
孟召虎
+5 位作者
汉光昭
蒋学智
高金梁
张立冬
王磊
李隆甫
《施工技术（中英文）》
CAS
2024年第22期123-128,共6页
空中造楼机在超高层建筑中广泛应用,向普通高层住宅多元化发展已成为一种趋势。如何在住宅建筑应用造楼机,做好住宅造楼机的系统设计成为重要的攻关难题。借鉴超高层重载施工装备集成平台,通过更智能、更轻量、更快捷、更方便、更灵活...
空中造楼机在超高层建筑中广泛应用,向普通高层住宅多元化发展已成为一种趋势。如何在住宅建筑应用造楼机,做好住宅造楼机的系统设计成为重要的攻关难题。借鉴超高层重载施工装备集成平台,通过更智能、更轻量、更快捷、更方便、更灵活的理念进行架体的整体设计,由支承系统、钢平台系统、模板系统、挂架系统、附属设施系统五大系统,打造“类工厂”施工环境,实现了造楼机应用由超高层建筑向高层建筑的转变。
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关键词
智能建造
住宅
造楼机
高层建筑
系统设计
轻量化
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职称材料
基于YOLO-v5的双块式轨枕裂缝智能识别
被引量：
21
2
作者
崔晓宁
王起才
+3 位作者
李盛
代金鹏
梁柯鑫
李隆甫
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期104-111,共8页
轨枕正常工作是高速铁路安全运营的重要保障,开展轨枕裂缝的损伤检测研究意义重大。建立YOLO-v5裂缝目标检测模型,将计算机视觉技术应用于双块式轨枕裂缝的智能识别研究。通过图像标注、参数选取、模型构建、模型训练及模型预测等步骤...
轨枕正常工作是高速铁路安全运营的重要保障,开展轨枕裂缝的损伤检测研究意义重大。建立YOLO-v5裂缝目标检测模型,将计算机视觉技术应用于双块式轨枕裂缝的智能识别研究。通过图像标注、参数选取、模型构建、模型训练及模型预测等步骤完成轨枕裂缝目标检测试验,研究结果表明:YOLO-v5目标检测模型参数选取合理,模型训练结果准确,无过拟合或欠拟合现象发生;轨枕裂缝目标检测模型的识别正确率为98.35%,mAP值为48.72%,Recall值为90.32%,单张图片识别速度为0.01 s,说明模型预测结果可满足实际工程对精度和实时性的要求;通过对正常光照、暗光线及微裂纹等不同条件下裂缝的识别,YOLO-v5目标检测模型表现出高精度智能识别,体现了模型良好的泛化能力和鲁棒性,说明模型可以满足实际工程复杂工况的需求。
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关键词
轨枕裂缝
计算机视觉技术
目标检测
YOLO-v5
智能识别
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职称材料
基坑盆式挖土法与多阶梯基坑抽渗结合降水施工技术
被引量：
1
3
作者
袁科明
孟召虎
+3 位作者
汉光昭
高旺红
李文阳
李隆甫
《建筑施工》
2022年第12期2855-2857,共3页
以甘肃天水中深财富中心项目深基坑土方开挖为例,阐述了盆式土方开挖在深基坑施工中的应用,结合复杂地质环境下多阶梯基坑“抽渗”降水的应用,通过现场的科学组织与管理,有效缩短了建设工期,降低施工风险,顺利完成了深基坑的土方开挖。
关键词
深基坑
盆式挖土
多阶梯基坑降水
基坑支护
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职称材料
题名
住宅造楼机智能建造系统设计研究与应用
1
作者
许佳林
孟召虎
汉光昭
蒋学智
高金梁
张立冬
王磊
李隆甫
机构
中建三局集团有限公司
中建三局集团西北有限公司
出处
《施工技术（中英文）》
CAS
2024年第22期123-128,共6页
基金
甘肃省住房和城乡建设厅2023年建设科技项目:高层建筑工业化建造轻量化施工作业集成平台及研究与应用(JK2023-25)。
文摘
空中造楼机在超高层建筑中广泛应用,向普通高层住宅多元化发展已成为一种趋势。如何在住宅建筑应用造楼机,做好住宅造楼机的系统设计成为重要的攻关难题。借鉴超高层重载施工装备集成平台,通过更智能、更轻量、更快捷、更方便、更灵活的理念进行架体的整体设计,由支承系统、钢平台系统、模板系统、挂架系统、附属设施系统五大系统,打造“类工厂”施工环境,实现了造楼机应用由超高层建筑向高层建筑的转变。
关键词
智能建造
住宅
造楼机
高层建筑
系统设计
轻量化
Keywords
intelligent construction
residential
building machine
tall buildings
system design
lightweight
分类号
TU17 [建筑科学—建筑理论]
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职称材料
题名
基于YOLO-v5的双块式轨枕裂缝智能识别
被引量：
21
2
作者
崔晓宁
王起才
李盛
代金鹏
梁柯鑫
李隆甫
机构
兰州交通大学土木工程学院
道桥工程灾害防治技术国家地方联合工程实验室
中铁上海设计院集团有限公司
中建三局集团有限公司
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期104-111,共8页
基金
甘肃省引导科技创新发展专项资金(2019ZX-09)
长江学者和创新团队滚动支持发展计划(IRT_15R29)
+1 种基金
甘肃省基础研究创新群体项目(21JR7RA347)
甘肃省优秀研究生“创新之星”项目(2021CXZX-572)。
文摘
轨枕正常工作是高速铁路安全运营的重要保障,开展轨枕裂缝的损伤检测研究意义重大。建立YOLO-v5裂缝目标检测模型,将计算机视觉技术应用于双块式轨枕裂缝的智能识别研究。通过图像标注、参数选取、模型构建、模型训练及模型预测等步骤完成轨枕裂缝目标检测试验,研究结果表明:YOLO-v5目标检测模型参数选取合理,模型训练结果准确,无过拟合或欠拟合现象发生;轨枕裂缝目标检测模型的识别正确率为98.35%,mAP值为48.72%,Recall值为90.32%,单张图片识别速度为0.01 s,说明模型预测结果可满足实际工程对精度和实时性的要求;通过对正常光照、暗光线及微裂纹等不同条件下裂缝的识别,YOLO-v5目标检测模型表现出高精度智能识别,体现了模型良好的泛化能力和鲁棒性,说明模型可以满足实际工程复杂工况的需求。
关键词
轨枕裂缝
计算机视觉技术
目标检测
YOLO-v5
智能识别
Keywords
sleeper crack
computer vision
object detection
YOLO-v5
intelligent recognition
分类号
U216 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基坑盆式挖土法与多阶梯基坑抽渗结合降水施工技术
被引量：
1
3
作者
袁科明
孟召虎
汉光昭
高旺红
李文阳
李隆甫
机构
中建三局集团有限公司
出处
《建筑施工》
2022年第12期2855-2857,共3页
文摘
以甘肃天水中深财富中心项目深基坑土方开挖为例,阐述了盆式土方开挖在深基坑施工中的应用,结合复杂地质环境下多阶梯基坑“抽渗”降水的应用,通过现场的科学组织与管理,有效缩短了建设工期,降低施工风险,顺利完成了深基坑的土方开挖。
关键词
深基坑
盆式挖土
多阶梯基坑降水
基坑支护
Keywords
deep foundation pit
basin type excavation
multi-step foundation pit dewatering
foundation pit support
分类号
TU753 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
住宅造楼机智能建造系统设计研究与应用
许佳林
孟召虎
汉光昭
蒋学智
高金梁
张立冬
王磊
李隆甫
《施工技术（中英文）》
CAS
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于YOLO-v5的双块式轨枕裂缝智能识别
崔晓宁
王起才
李盛
代金鹏
梁柯鑫
李隆甫
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
21
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基坑盆式挖土法与多阶梯基坑抽渗结合降水施工技术
袁科明
孟召虎
汉光昭
高旺红
李文阳
李隆甫
《建筑施工》
2022
1
在线阅读
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职称材料
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