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公路行车及人身安全问题使公路隧道病害问题越来越受人们的关注。在公路施工中,常有隧道因受地质、施工等因素的影响,发生一些危及到使用安全的公路病害问题。为避免和减少病害的发生率,本文对公路隧道病害的产生原因和防治技术进行了探讨。 相似文献
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随着我国公路通车里程的不断增长,公路建成通车后,由于行车荷载和自然因素的作用,沥青路面会出现不同程度、不同类型的早期破坏现象。文中通过对某二级公路沥青路面病害情况的分析,总结了目前公路沥青路面的典型病害类型。分析了沥青路面病害产生的原因,提出了预防病害的处治措施并推荐了典型病害合理有效的处治方法和养护措施。 相似文献
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沥青路面在使用过程中,难免会出现车辙、裂缝、松散、坑槽、脱皮等破损病害,影响公路的使用安全性能。针对公路沥青路面病害的危害,对沥青路面病害的成因进行了仔细分析,详细地阐述了沥青路面病害的预防和处理措施,以延长公路沥青路面的使用寿命,减少养护成本,从而提高公路的使用性能和经济效益。 相似文献
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本为结合某公路隧道病害治理工程实例,对当前公路隧道病害的成因加以分析,并介绍了注浆、设仰拱等几种公路隧道病害的综合治理方法. 相似文献
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青海地处青藏高原,省内国省道干线公路大多分布于高寒多雨(雪)的牧区,海拔均在3000米以上,自然环境、气候条件非常恶劣,施工难度大,一条公路建成投入运营后,公路病害会程度不同的出现,有的直接影响了安全使用。公路路基翻浆、软弹、沉陷、冻胀融沉、涎流冰上路、水毁、桥涵跳车等病害最为常见,公路部门每年都要投入大量的建设资金进行大中修、病害专项整治。作者通过总结项目管理中好的整治方案和施工方法,提出公路路基病害综合整治施工要点,供同行们借鉴,以便在今后公路病害整治时取得良好的效果。 相似文献
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青海地处青藏高原,省内国省道干线公路大多分布于高寒多雨(雪)的牧区,海拔均在3000米以上,自然环境、气候条件非常恶劣,施工难度大,一条公路建成投入运营后,公路病害会程度不同的出现,有的直接影响了安全使用。公路路基翻浆、软弹、沉陷、冻胀融沉、涎流冰上路、水毁、桥涵跳车等病害最为常见,公路部门每年都要投入大量的建设资金进行大中修、病害专项整治。作者通过总结项目管理中好的整治方案和施工方法,提出公路路基病害综合整治施工要点,供同行们借鉴,以便在今后公路病害整治时取得良好的效果。 相似文献
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山区公路路基由于所处环境的特殊性,容易出现各类路基病害,且病害后果往往严重,病害处治难度通常较大。本文提出山区公路路基病害的几种常见类型,例如坍塌、崩塌、滑坡和泥石流,分析病害特征、形成的机理和影响因素,提出公路路基病害防治的一些对策。 相似文献
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随着公路建设的增加,其公路病害层出不穷,尤其是粉土地区,由于粉性土难以压实、水稳定性差、易冲刷、强度低,以此导致路基病害加重,这些病害严重影响了公路的使用性能和使用寿命。本文就粉性土路基的病害进行分析,并提出一定的改善措施,希望为同仁提供参考。 相似文献
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沙漠地区由于其典型的气候土质特征,导致了其公路病害的特殊性.本文结合甘肃河西走廊沙漠影响地区公路的病害类型及成因,介绍了沙漠地区公路病害的预防及治理方法. 相似文献
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公路路基的病害是多种多样其质量的好坏影响着公路能否正常使用,如何有效解决公路路基的病害也就成为了人们关注的焦点,结合工程实际就公路路基主要病害的成因,预防措施及解决的方法谈谈自己的拙见。 相似文献
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公路路基暴露于自然环境中,遭受多种外界环境因素的影响,不可避免的将出现各类病害,影响路面结构的使用性能。路基病害总体可归纳为路基沉陷、路基侧滑、路基强度不足及不均匀沉降显著四类病害特征。为了提高公路路基养护水平,加强预防性养护势在必行,从路基病害防治与加铺层结构改进两方面归纳总结了公路路基病害的防治措施。 相似文献
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路面产生早期损坏的原因主要是因为路基问题。归纳了公路路基常见病害的种类,分析了产生这些病害的原因,提出了防范公路路基常见病害的控制措施。 相似文献
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公路路基常见病害问题分析及控制措施 总被引:1,自引:0,他引:1
路面产生早期损坏的原因主要是因为路基问题。归纳了公路路基常见病害的种类,分析了产生这些病害的原因,提出了防范公路路基常见病害的控制措施。 相似文献
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基于GPR信号频带介电谱特征的公路早期病害检测* 总被引:1,自引:1,他引:0
现有的探地雷达(GPR)技术都是在公路病害产生后进行病害定位,而不是在病害发生的早期对病害进行预测。为了实现公路早期病害检测,本文构建了公路早期病害识别系统,该系统充分利用GPR信号的频带介电谱特征,分别抽取训练样本和测试样本的频带介电谱特征向量,以识别公路早期病害情况。实验结果表明:频带介电谱特征向量能较好的表征GPR信号对应的地电信息,适用于GPR信号的分类;该系统能对公路基层的密实度特征和含水量特征进行有效识别,为公路早期病害检测提供了技术保障;此外,该系统具有很强的实时性,对各个测试样本进行特征向量提取和识别的平均耗时不大于0.8ms。 相似文献
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针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于PANet的自适应空间特征融合结构,充分学习公路路面病害的细节特征,实现不同尺度特征信息的高效融合;采用AP-loss函数作为分类损失函数,促使网络在训练过程中更加注重于正样本。实验表明,在公路路面病害检测中,改进YOLOv4算法的平均准确率达到了95.34%,每张图像的平均检测时间为0.071s。与Faster R-CNN算法相比,所提出的算法在持有较高检测准确率的同时,减少了运算时间,可以满足公路路面病害检测的准确性与实时性需求。 相似文献
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