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基坑开挖对在建道路的影响及加固措施
1
作者
孙雅珍
尹方东
+2 位作者
叶翔
杨胜彬
王金昌
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期114-122,共9页
目的 分析基坑开挖对围护结构和在建道路的影响,探究保证基坑和道路结构稳定的加固措施。方法 以杭州市某基坑与在建道路交叉施工为工程背景,进行三维有限元建模,对基坑开挖和道路振动施工全过程进行模拟。结果 在道路振动施工作用下,...
目的 分析基坑开挖对围护结构和在建道路的影响,探究保证基坑和道路结构稳定的加固措施。方法 以杭州市某基坑与在建道路交叉施工为工程背景,进行三维有限元建模,对基坑开挖和道路振动施工全过程进行模拟。结果 在道路振动施工作用下,基坑围护结构最大水平位移为5.26 mm;基坑开挖完成后,基坑围护结构的水平变形和道路的竖向变形均较大,须采用加固措施控制围护结构和道路的变形。结论 在基坑全部卸荷后,采用斜撑和增加支撑预应力综合加固措施与未采用加固措施相比,CX20监测点的最大水平位移和道路最大沉降分别减小了28.97%和35.34%,变形控制效果显著。
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关键词
在建道路
振动施工
基坑开挖
数值分析
基坑加固
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职称材料
改进Swin-Unet模型的多级融合法——应用于城市在建道路分类
2
作者
胡荣明
黄旭昆
+2 位作者
竞霞
魏青博
张宵宵
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第6期21-29,共9页
针对城市在建道路背景的复杂性以及无人机获取RGB数据源的单一性导致的道路多分类精度较低的问题,提出了一种改进Swin-Unet模型的RGB与DSM三分支多级融合方法。通过引入Swin Transformer结构的并行编码器,增强了对RGB与DSM影像特征的提...
针对城市在建道路背景的复杂性以及无人机获取RGB数据源的单一性导致的道路多分类精度较低的问题,提出了一种改进Swin-Unet模型的RGB与DSM三分支多级融合方法。通过引入Swin Transformer结构的并行编码器,增强了对RGB与DSM影像特征的提取能力;在并行编码器间加入Concat分支,提升了特征信息的融合效果;引入多密集跳跃连接,实现了不同层级特征融合,提高了模型的分割精度。实验结果表明,相较于传统的RGB与DSM影像融合方法,所提出的改进Swin-Unet模型的融合方法在总体分类精度(94.86%)、召回率(94.39%)和F1分数(94.54%)等评价指标上均表现出优越性,证明了该方法能够有效应用于在建道路各阶段信息提取,为在建道路项目的施工进度监测提供方法支持。
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关键词
深度学习
多级融合方法
DSM
在建道路
提取
Swin-Unet模型
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职称材料
题名
基坑开挖对在建道路的影响及加固措施
1
作者
孙雅珍
尹方东
叶翔
杨胜彬
王金昌
机构
沈阳建筑大学交通与测绘工程学院
浙江大学平衡建筑研究中心
杭州上城区城市建设发展集团有限公司
沈阳地球物理勘察院有限责任公司
浙江大学建筑工程学院
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期114-122,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52278454)
浙江省建设厅科技项目(2022K169,2022K073)
+1 种基金
辽宁省教育厅基本科研项目(LJKZZ20220080,LJKM20220934)
浙江省科技厅科研项目(2022C03180)。
文摘
目的 分析基坑开挖对围护结构和在建道路的影响,探究保证基坑和道路结构稳定的加固措施。方法 以杭州市某基坑与在建道路交叉施工为工程背景,进行三维有限元建模,对基坑开挖和道路振动施工全过程进行模拟。结果 在道路振动施工作用下,基坑围护结构最大水平位移为5.26 mm;基坑开挖完成后,基坑围护结构的水平变形和道路的竖向变形均较大,须采用加固措施控制围护结构和道路的变形。结论 在基坑全部卸荷后,采用斜撑和增加支撑预应力综合加固措施与未采用加固措施相比,CX20监测点的最大水平位移和道路最大沉降分别减小了28.97%和35.34%,变形控制效果显著。
关键词
在建道路
振动施工
基坑开挖
数值分析
基坑加固
Keywords
road under construction
vibration construction
foundation pit excavation
numerical analysis
foundation pit reinforcement
分类号
TU47 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
改进Swin-Unet模型的多级融合法——应用于城市在建道路分类
2
作者
胡荣明
黄旭昆
竞霞
魏青博
张宵宵
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
西北综合勘察设计研究院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第6期21-29,共9页
基金
国家自然科学基金(42171394)。
文摘
针对城市在建道路背景的复杂性以及无人机获取RGB数据源的单一性导致的道路多分类精度较低的问题,提出了一种改进Swin-Unet模型的RGB与DSM三分支多级融合方法。通过引入Swin Transformer结构的并行编码器,增强了对RGB与DSM影像特征的提取能力;在并行编码器间加入Concat分支,提升了特征信息的融合效果;引入多密集跳跃连接,实现了不同层级特征融合,提高了模型的分割精度。实验结果表明,相较于传统的RGB与DSM影像融合方法,所提出的改进Swin-Unet模型的融合方法在总体分类精度(94.86%)、召回率(94.39%)和F1分数(94.54%)等评价指标上均表现出优越性,证明了该方法能够有效应用于在建道路各阶段信息提取,为在建道路项目的施工进度监测提供方法支持。
关键词
深度学习
多级融合方法
DSM
在建道路
提取
Swin-Unet模型
Keywords
deep learning
multi level fusion method
DSM
road extraction under construction
Swin-Unet model
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基坑开挖对在建道路的影响及加固措施
孙雅珍
尹方东
叶翔
杨胜彬
王金昌
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进Swin-Unet模型的多级融合法——应用于城市在建道路分类
胡荣明
黄旭昆
竞霞
魏青博
张宵宵
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
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