基于护栏性能指标的集成式人工智能模型研究

目前公路护栏缺少系统的高效设计方法,其主要问题在于缺少一个具有明显优势的高精度预测模型。公路安全护栏的结构尺寸参数与其防护指标之间具有高度的非线性关系,而人工智能模型被广泛应用于在非线性问题的处理上。本文中将使用现有研究中的数据集来对5种常用的单个模型进行训练,并将其中具有较高性能的模型用于集成模型的构建。结果显示, RBFNN+BPNN+Genlin模型较单个模型和参考文献中所用模型具有更高的准确性,各项模型评价指标值优化了24%～58.9%。本研究验证了集成模型在护栏性能预测方面具有更好的性能,且为护栏优化设计提供了一种更具优势的预测模型。     

石河子市的公路建设和环境保护

<正>1环境保护在石河子公路建设中的重要意义环境保护是人类为解决现实的或潜在的环境问题,协调人类与环境的关系,保障经济社会的持续发     

不同间距对两相邻黄土公路隧道地震反应的影响

为认识两相邻黄土公路隧道的抗拒震性能,利用ANSYS有限元分析软件进行动力分析,研究了不同间距对两相邻黄土公路隧道地震反应的影响规律。对3种不同间距隧道模型的分析结果表明,随着两相邻隧道之间间距的逐渐增大,隧道的整体地震反应(位移、应力)逐渐减小,且地震荷载作用下薄弱部位多发生在衬砌的拱脚部位,此结果可作为两相邻黄土公路隧道抗震设计的参考依据。     

公路项目环境影响后评价探讨

本文将公路项目后评价引入公路环境保护领域,对公路项目环境影响后评价的概念、内容和方法进行了简单的阐述;并就环境后评价与环境影响评价、竣工验收环保调查的关系进行了分析.     

教授风采

文国华 1960年10月生,湖南汉寿人,教授,湖南省普通高校青年骨干教师,湖南省优秀教师。1982年7月毕业于重庆建筑工程学院（现重庆大学）。先后担任交通部第二公路勘察设计院桥隧设计组组长,汉寿县建委规划站站长,湖南城建高等专科学校城市建设系主任;现任湖南城市学院土木工程学院党总支书记,湖南城市学院桥梁与隧道工程研究所所长,湖南省公路学会副理事长。     

基于深度学习的公路路面病害检测算法

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,并提出基于路径聚合网络(path aggregation network, 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;采用平均准确率损失(average precision loss, 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0.071 s。与快速基于区域的卷积神经网络(faster region-based convolutional neural networks, 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。     

一个“煤矿人”的旅程

“矿山安全”、“矿井瓦斯防治”、“电磁辐射与声发射监测技术及应用”、“煤岩动力灾害预防”……一个个专业名词听起来颇为高深,但就是有一位跋涉者凭着一股子兴趣与热情闯了进来,面对煤矿领域研究．每次实践都像印证化学反应一样充满了期待和不可预知,他就是中国矿业大学（北京）副教授聂百胜。     

基于属性理论的西部地区高速公路后评价

为了科学、有效地总结西部地区已投入运营的高速公路项目的经验教训,提高西部地区高速公路项目管理水平,基于属性理论建立了西部地区高速公路后评价模型。首先,从过程评价、投资与效益评价、影响评价、目标持续性评价4个方面构建了西部地区高速公路后评价指标体系。属性理论的运用,能将定量因素和定性因素有机结合起来进行评价,运用属性理论建立了后评价模型。最后,将该公路后评价模型应用于甘肃省某高速公路项目,并通过获取的各项基本参数,对案例公路进行了后评价分析。研究结果表明,该项目实施与运营效果良好。针对于这一评价效果,对案例项目的经验教训进行了总结,提出了关于西部地区高速公路项目发展的针对性建议。     

试论公路路基检测技术

公路质量检测是保障交通运输的重要手段,公路路基检测技术能够对公路路基路面进行测定,很好的确定路面以下破损区域,准确评价道路路基的质量,提高工作效率,降低施工造价,如何应用公路路基检测技术是公路路基检测关注的焦点。因此,研究公路路基检测技术具有十分重要的现实意义。本文以公路路基检测为切入点,在概述路基工程检测的意义和注意事项的基础上,重点探讨了公路路基检测技术的特点及其应用,旨在说明公路路基检测技术的重要性,以期为公路路基检测提供参考。