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逆作法是一项近几年发展起来新兴的基坑支护技术，随着国内经济的迅速发展，高层建筑如雨后春笋般纷纷涌起。在多数地下室的施工中，均采用传统的正作法程序，即：开挖基坑---施工基桩---施工底板---施工地下室竖向构件---施工地下室梁板。地下室施工耗费的时间占了整栋楼相当大的比例。近几年来，“逆作法”施工新技术正被逐渐运用并趋于成熟。该技术适用于市区建筑密度大，邻近地铁线路、建筑物及周围环境对沉降变形敏感，施工场地狭窄，施工工期紧张，地基软土层厚等工程情况，对于三层及以上的地下室效果尤为明显。在逆做法整体施工过程中，最为重要的工序之一即为：逆做钢立柱施工。其施工工艺的选择在很大程度上决定了钢立柱施工质量优劣、进度快慢以及成本投入的多少等。逆做区的基础及地下室的结构形式一般为钢混组合结构，其中钢柱为埋入式钢柱，施工时需将钢柱插入桩内一定深度，因此钢柱的吊装需与灌注桩的混凝土浇筑同步交叉进行。钢柱安装时需在桩顶安装定位器，作为钢柱底部的固定点及支撑点；同时应在地表设立临时安装支架，作为钢柱上部的固定点及钢柱轴线定位及垂直度的调节设备。而针对钢立柱的逆做施工，业内一直缺少具体而周密的的工艺操作流程及有效的质量保证措施。 相似文献
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匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝（Red-Green-Blue,RGB）影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Intensity,HSI）空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。 相似文献
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天津城市绿地土壤水分特征曲线模型及参数确定 总被引：1，自引：0，他引：1
为定量评估天津城市绿地土壤水分特征曲线模型的适应性,运用张力计法获得绿地土壤水分特征曲线,选取Brooks-Corey模型、Gardner模型、Campbell模型、Van Genuchten模型、Gardner-Russo模型拟合土壤水分特征曲线,利用改进的粒子群算法确定模型参数,使用剩余平方和对模型进行评价。结果表明:Van Genuchten模型较常用的Gardner模型更好地描述天津城市绿地土壤水分特征曲线,Gardner-Russo模型模拟效果最差。通过仿真实验证明改进的粒子群算法计算土壤水分特征曲线模型参数的精度优于非单纯形法、阻尼最小二乘法、混合遗传算法以及随机粒子群算法。 相似文献
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植穴控制体对盐渍土水分运移的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
该研究旨在探讨以植穴控制体作为调控水分运移的基本单元,以提高盐渍土造林成效及土地使用价值。结合土柱微宇宙试验控制技术,选取植穴控制体（PHCB）的结构因子（木本植物、植穴袋材料、覆膜材料配比、填充材料配比及填料厚度）和环境因子（地下水矿化度、土壤质地、补水量）为影响因素,设计U12(12×43×34)的混合均匀试验。经回归分析筛选出PHCB最佳结构设计参数,建立植穴控制体结构因子和环境因子与含水率间关系的预测方程。分析结果显示：当每次补水量达到5.06 mm,土壤质地为轻黏土的环境条件下,木本植物选择紫叶李、植穴袋材料为麻布、PVA（polyvinyl alcohol）/VAE（vinyl acetate-ethylene copolymer emulsion）/蒙脱石的体积比按100︰20︰10配制成覆膜材料,秸秆、枯枝落叶和木屑以质量比1︰1︰2混合制成填料,可使植穴袋内的土壤含水率提高48.83%。而环境因子的地下水矿化度及结构因子填料厚度对植穴内水分运移的影响均不显著。PHCB可以有效调控盐渍土水分运移过程,是一种盐渍土生态修复方法。 相似文献
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为了从高分辨率无人机影像中获取准确的城市不透水面信息,在可见光波段范围内建立绿-蓝光谱特征空间,综合土壤线及不透水面线,构造了能够将土壤、植被像元与不透水面像元有效分离的绿-蓝不透水面指数。以广州市局部地区的GF-2号影像为验证数据对比及分析垂直不透水层指数、比值居民地指数以及绿-蓝不透水面指数的提取结果,以验证绿-蓝不透水面指数的可行性与提取精度。同时,将眉山市洪雅县部分地区的无人机正射影像作为试验数据进行不透水面提取。结果表明,在3个不透水面提取指数的横向对比中,绿-蓝不透水面指数和垂直不透水层指数的提取结果总体精度相同,验证了绿-蓝不透水面指数的有效性。在对无人机正射影像的不透水面提取中,得益于无人机低空摄影技术能够获取地形特征的特点,解决了建筑物屋顶因植被覆盖导致的错分问题,提取结果总体精度达到了96.95%,Kappa系数为0.936 1。试验证明了绿-蓝不透水面指数能够代替归一化差值不透水面指数、垂直不透水层指数、比值居民地指数等,应用于无人机遥感影像的不透水面信息提取中。 相似文献
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