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期刊信息/Journal information
兰州工业学院学报
兰州工业学院学报

赵锡英

双月刊

1009-2269

lgzxb@263.net

0931-2862519

730050

兰州市七里河区龚家坪东路1号

兰州工业学院学报/Journal Journal of Lanzhou Institute of Technology
查看更多>>本学报旨在推进新技术的推广应用，交流切磋生产实践中的各类技术问题，探讨加强思想政治教育，素质教育的方法，研究教育的理论与实践。
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    不同灌浆料影响下C型卡槽连接单向拉伸力学性能研究

    张敏陈宇炀卢旦刘艳萍...
    1-7页
    查看更多>>摘要：为提高装配式纵向钢筋连接的施工效率,提出了C型卡槽连接方式,并制作 6 个试件进行单向拉伸试验,观察其破坏形态,研究试件的荷载-位移曲线、应变发展过程,分析不同灌浆料对试件力学性能的影响.结果表明C型卡槽的主要破坏模式有两种:灌浆料压碎后,灌浆料强度低的试件为带锚固板钢筋拔出破坏或卡槽翘曲破坏;灌浆料强度高的试件为带锚固板钢筋被拉断.卡槽的轴向应变为拉应变,环向应变为压应变;所有试件的卡槽应变都小于带锚固板钢筋的应变;当带锚固板钢筋发生屈服后,卡槽仍处于弹性阶段,说明试验所采用的C型卡槽具有一定的安全储备,满足强度要求.如能保证C型卡槽的灌浆料不被挤压破坏,此新型连接方式可满足规范要求.最后,基于混凝土局部受压计算公式,推导出C型卡槽连接钢筋的承载力计算公式,理论计算结果与试验结果相符,并给出不同强度灌浆料与带锚固板钢筋直径的适配表,方便工程应用.

    装配式建筑钢筋连接C型卡槽连接单向拉伸灌浆料

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    基于PLAXIS-BP神经网络的暗挖隧道地表沉降预测

    张文旭李程陈辉邵浩...
    8-13,41页
    查看更多>>摘要：为研究浅埋暗挖隧道施工过程中多因素联合作用对地表沉降的影响,准确评估施工风险,基于离心模型试验实测数据,将有限元软件PLAXIS3D与BP神经网络学习算法相结合,建立了饱和黏土地层隧道暗挖施工地表沉降预测模型.通过调节BP 神经网络中的隐含层层数和节点数,得到最优神经网络结构,通过增加验证集和敏感性分析进行二次验证,并进行了特征重要性分析,量化各因素对最大地表沉降的影响程度.结果表明:通过调节BP 神经网络超参数,所建模型误差小于5%,满足工程精度要求,且预测沉降变化趋势符合工程实际.

    数值模拟浅埋暗挖BP神经网络地表沉降

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    黏性土地层半盖挖施工影响分析

    凌子锴唐永利张庆生
    14-19页
    查看更多>>摘要：以合肥市轨道交通科学大道地铁站半盖挖基坑工程为研究对象,结合工程监测数据与FLAC3D有限元软件数值模拟,对比分析黏性土地层半盖挖施工导致两侧土层和围护桩产生的变形差异,并通过改变盖板厚度和中立柱间距模拟研究盖板的挠度变化规律.结果表明:半盖挖基坑整体受偏压荷载导致明挖侧的最大变形量大于盖挖侧,明挖侧围护桩最大变形量所处的深度大于盖挖侧;盖板厚度对其挠度影响较小,呈线性变化;中立柱间距小于 5m时对盖板挠度影响不明显.

    半盖挖基坑偏压荷载数值模拟沉降变形

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    预应力UHPC轻型化锚固系统局部承压研究

    魏万冰
    20-23页
    查看更多>>摘要：针对预应力混凝土结构建设中锚固区构造简化问题,提出了一种轻型化锚固体系,并通过有限元分析方法,研究UHPC锚固区的受力性能.结果表明:在设置传统锚垫板与不设置传统锚垫板的情况下,锚固区局压承载力数值相差不大且差值在 1%左右;锚后设置螺旋钢筋能够有效的提升局压承载力,设置螺旋筋较不设置螺旋筋的局部承载力差值均在 20%及以上,并且在设置锚后螺旋筋后,结构的延性得到了很大提升;在不同局压比情况下,局压比由 1.95 提升至4.48时,承载力提升了209%;不同的螺旋筋直径的极限承载力差值在 5%左右;不同螺旋筋约束直径的极限承载力差值在5%左右;不同螺旋筋高度的极限承载力差值在1%左右.

    超高性能混凝土局部受压轻型化锚固体系

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    腐蚀劣化对波形钢腹板组合箱梁疲劳特性的影响

    湛馥全
    24-30页
    查看更多>>摘要：为研究分析波形钢腹板组合箱梁因腐蚀劣化对其疲劳特性的影响,基于断裂力学理论,利用Python编写计算腐蚀疲劳裂纹扩展剩余寿命的计算程序,通过计算不同初始蚀坑深度、不同疲劳荷载下和有无腐蚀条件下波形钢腹板组合箱梁的疲劳寿命来分析腐蚀损伤程度、疲劳荷载以及腐蚀劣化对波形钢腹板组合箱梁疲劳特性的影响.结果表明:波形钢腹板组合箱梁的疲劳寿命主要集中在小裂纹阶段;相同疲劳荷载下结构初始蚀坑深度为0.5 mm的疲劳寿命是初始蚀坑为2mm的1.9 倍左右,腐蚀损伤程度增大造成结构的疲劳特性降低;相同初始蚀坑深度下,疲劳应力幅从23.8 MPa增加到33.8 MPa时,结构疲劳寿命降低了 56.9%,疲劳荷载增大造成结构的疲劳特性降低;在相同疲劳荷载下,存在腐蚀条件时结构疲劳寿命普遍要低于无腐蚀介质时的疲劳寿命,且低了70.4%左右,腐蚀劣化导致了结构疲劳特性严重降低.

    波形钢腹板组合箱梁腐蚀劣化疲劳特性疲劳寿命

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    湿陷性黄土地基注浆花钢管桩加固承载力试验分析

    董超汪过兵樊建祥王罗林...
    31-35页
    查看更多>>摘要：针对黄土地基不均匀湿陷沉降变形的问题,采用注浆花钢管桩进行加固,并对湿陷性黄土地基注浆花钢管桩加固承载力进行分析.通过对 6 个独立基础下的 32 个采用Q235 级材料、直径为ø108、壁厚为8mm的花钢管桩进行注浆前后的静载试验.发现在同级荷载下,花钢管桩注浆后的变形较注浆前明显减小.沉降变形较未注浆前提高了 50.3%～92.83%,承载力提升了37%～114.5%.此外,还观察到注浆前后试验载荷增量ΔQ随桩长先增大后减小,桩长约为 11m时载荷增量ΔQ达到峰值,并给出黄土地基加固最佳经济点.提高加固完成后持续 6 个月的沉降观测显示,地基未发生明显继续沉降,表明加固效果显著.此成果也为湿陷性黄土地区工程结构的地基加固设计提供了科学的数据支持.

    湿陷性黄土地基注浆花钢管桩地基加固承载力

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    大跨度混凝土连续梁参数敏感性分析及施工控制关键技术研究

    王鑫孙承林白万帅刘芃汐...
    36-41页
    查看更多>>摘要：为解决大跨度预应力混凝土连续梁在施工监控过程中线形及应力较难控制的问题,依托某实际工程,建立三跨连续梁有限元模型,结合理论分析,提出了全桥预拱度和节段立模标高的计算方法、重要影响因素的参数敏感性分析方法以及全桥线形及应力监测方式等,并结合实测数据对其进行验证,说明了该方法的准确性,对后续该类桥梁的线形及应力控制、施工过程及安全使用等具有一定的指导意义.结果表明:混凝土自重和预应力是影响主梁预拱度的最主要因素,在主要影响因素中,混凝土容重变化对结构变形的影响最大,约为 47.2%,预应力误差次之,约为33.9%;连续梁监控过程中应采用以线形控制为主,应力控制为辅的监控方法.

    施工监控预应力混凝土连续梁悬臂施工参数敏感性分析

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    基于改进YOLOv8的水稻病害检测方法

    陆维安刘永春何志渊
    42-47页
    查看更多>>摘要：针对现有的水稻病害检测方法存在检测精度不足、复杂度过高的问题,提出一种改进YOLOv8 的水稻病害检测方法.首先,在主干网络中引入轻量级网络GhostNet,构建C2fGhost模块替换原有的C2f模块,减少算法的参数量、浮点运算量和模型大小,降低了算法的复杂程度;其次,在颈部网络中添加EMA注意力机制,增强关键信息提取能力;最后,引入NWD损失函数与CIoU损失函数相结合,以提升算法的检测精度.实验结果表明改进后的算法 GEN-YOLO 与YOLOv8n相比整体平均精度mAP@0.5 增加了 1.4 个百分点,参数量减少了 0.452 M,浮点运算量减少了1.2 G,模型大小减少了0.826 MB,改进算法在保证了轻量化的同时有效地提高了检测精度,且本方法在检测精度和算法复杂度方面均优于其他主流目标检测方法,表明了本方法具有先进性.

    水稻病害检测YOLOv8GhostNetEMA注意力机制NWD损失函数

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    基于改进YOLOv7的小目标遥感图像识别算法

    张瑶王军号
    48-54页
    查看更多>>摘要：针对遥感图像中小目标被漏检、错检的情况,提出基于改进YOLOv7 的小目标遥感图像识别算法.通过构建坐标卷积堆叠分支 CCSB(Coordinate Convolutional Stacking Branch)替换原ELAN,提升网络对密集目标的检测能力;基于浅层特征提出联合特征提取模块JFEM(Joint fea-ture extraction module),提取多尺度信息;提出深层路由注意力模块DRAM(Deep routing attention module),使模型聚焦于图像中的关键信息;基于信息融合提出特征融合策略FFS(Feature fusion strategy),去除特征金字塔内部冲突信息;提出混合损失函数MLF(Mixed loss function),提升对目标的定位能力.结果表明:在DIOR遥感数据集上mAP 达到 92.32%,较原始YOLOv7 提高了3.63%;在RSOD数据集上mAP达到97.80%,较原始YOLOv7 提高了3.50%,证明了所改进方法在遥感图像上的有效性.

    遥感图像YOLOv7特征融合小目标检测损失函数

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    基于YOLOv5的物联网草莓病虫害监测系统设计

    黄伟州周小杰汪婵冯智...
    55-60页
    查看更多>>摘要：针对传统农业模式下草莓生长周期监测存在依赖人工经验,无法实时掌握病虫害,以及生长环境监测耗费大量人力物力的问题,设计了一种基于物联网与深度学习算法(YOLOv5)的草莓病虫害监测系统.系统通过物联网传感器,实时采集大棚的土壤PH值、温湿度、光照、空气质量等数据,将传感器监测的数据传输至STM32 上,并通过Wi-Fi通信方式将数据上传至云平台.同时,结合改良的YOLOv5 算法,将草莓植株的分类图像识别平均准确率mAP 提升至 84.5%,从而迅速发现病虫害并检测草莓成熟度.

    物联网深度学习病虫害监测STM32

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