大跨度箱涵顶进姿态智能预测技术研究被引量：2

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摘要随着国家交通建设的快速发展,顶进施工法在箱涵下穿既有线工程中被广泛地采用。对箱涵姿态的正确控制是箱涵顶进施工顺利进行的关键。为尽快判别箱涵姿态的变化趋势,保证箱涵姿态轴线的相对稳定,需要对轴线偏差值进行实时预测。通过预测值判别轴线未来的走势,为姿态控制提供依据,可达到纠偏及时性与有效性的目的,并可将轴线偏差控制在合理的范围内。

作者李虎

机构地区中铁二十四局集团有限公司北京分公司

出处《四川水泥》 2020年第4期124-125,共2页 Sichuan Cement

关键词箱涵姿态智能预测趋势纠偏

分类号 K928 [历史地理—人文地理学]

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参考文献6

1高秀梅.大断面箱涵顶进技术在下穿铁路工程中的应用[J].铁道勘察,2009,35(1):82-84. 被引量：21
2徐康,杨晓刚.斜交下穿铁路多箱涵顶进施工技术要点及纠偏措施[J].西部探矿工程,2017,29(2):178-181. 被引量：8
3王鑫,吴际,刘超,杨海燕,杜艳丽,牛文生.基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测[J].北京航空航天大学学报,2018,44(4):772-784. 被引量：330
4张晓..基于LSTM神经网络的中文语义解析技术研究[D].东南大学,2017:
5井浩,佘芳涛,邵生俊.箱涵顶进施工安全监测与控制技术研究[J].地下空间与工程学报,2007,3(z2):1404-1407. 被引量：13
6饶为国.管棚-大断面箱涵暗顶技术在下穿公路工程中的应用及分析[J].土木工程学报,2008,41(4):106-111. 被引量：21

二级参考文献21

1姚大钧,吳志宏,張郁慧.軟弱粘土中管幕工法之設計與分析[J].岩石力学与工程学报,2004,23(z2):4999-5005. 被引量：37
2张宇,吴江敏.超浅埋大型公路立交桥顶进施工监控[J].现代隧道技术,2005,42(1):52-60. 被引量：4
3雷铁强.淤泥软土地基箱涵顶进技术[J].国外建材科技,2005,26(6):90-92. 被引量：2
4曾毅军.大型箱涵顶入施工技术[J].铁道勘察,2006,32(4):63-66. 被引量：4
5佘彬泉,陈传灿.顶管施工技术[M].北京:人民交通出版社,1998 被引量：1
6《公路施工手册》编写委员会.公路施工手册(桥涵)[M].北京:人民交通出版社,2000 被引量：1
7TB10203-2002.铁路桥涵施工规范[S].[S].,.. 被引量：164
8王毅才.隧道工程[M].北京:人民交通出版社,2000.126-147. 被引量：111
9《公路施工手册》编委会.公路施工手册(桥涵顶入)[M].北京:人民交通出版社,2000 被引量：1
10李瑞莹,康锐.基于ARMA模型的故障率预测方法研究[J].系统工程与电子技术,2008,30(8):1588-1591. 被引量：74

共引文献377

1李卉,何晶,程富强,王晓薇,詹炳光.基于LSTM模型的卫星电源系统异常检测方法[J].装甲兵工程学院学报,2019,33(3):90-96. 被引量：3
2许昱旻,郭春.基于移动平均和神经网络的公路隧道运营通风折减率修正研究[J].现代隧道技术,2022,59(S01):121-127. 被引量：2
3赵慧敏,张志强,梅检民,沈虹,常春.基于FRFT和LSTM的变速器齿轮早期故障诊断[J].军事交通学院学报,2020,22(4):36-41. 被引量：3
4段雯瑜,陈敏东,黄山江,戴美魁,王新宁,徐利.融合Lamb-Jenkinson分型法和LSTM神经网络的PM2.5预测研究[J].环境科学与技术,2020(1):92-97. 被引量：4
5荣经国,武宏波,张苏,李彧.基于LSTM热度预测的电网基建数据分级检索技术[J].电子技术（上海）,2020(10):1-5.
6闫佰忠,孙剑,王昕洲,韩娜,刘博.基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测[J].吉林大学学报（地球科学版）,2020,50(1):208-216. 被引量：37
7赵豫,范骏威,刘得良,王沭恒,陈宁.基于LSTM神经网络算法的船舶柴油机热工故障诊断[J].船舶工程,2023,45(8):86-92. 被引量：1
8覃卫民,楚斌,龙立志.大断面箱涵下穿高速公路过程的施工监测分析[J].岩石力学与工程学报,2009,28(9):1790-1797. 被引量：16
9王胜祖.既有线下穿箱涵顶进施工技术[J].石家庄铁道大学学报（自然科学版）,2011,24(1):58-62. 被引量：13
10于志新,封良泉,陈雷.某市公路箱涵施工试验阶段周边地表变形监测与分析[J].路基工程,2012(1):154-156. 被引量：2

同被引文献9

1王俊,曹俊兴,尤加春.基于GRU神经网络的测井曲线重构[J].石油地球物理勘探,2020(3):510-520. 被引量：24
2王滕,王秀英,谭忠盛,王永红,武亮月.管幕-箱涵下穿运营铁路线地层变形分析及控制技术[J].北京交通大学学报,2017,41(3):84-89. 被引量：10
3王鑫,吴际,刘超,杨海燕,杜艳丽,牛文生.基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测[J].北京航空航天大学学报,2018,44(4):772-784. 被引量：330
4张亚宁.基于LSTM模型的短期负荷预测[J].科技与创新,2018(12):18-21. 被引量：15
5张俊儒,严丛文,叶伦,王安会,赵自静,冯冀蒙.箱涵顶进对下方管幕的力学作用分析[J].隧道建设（中英文）,2019,39(A01):73-79. 被引量：8
6刘礼文,俞弦.循环神经网络（RNN）及应用研究[J].科技视界,2019,0(32):54-55. 被引量：16
7左志鹏.管幕对箱涵顶进过程的支撑作用及反力墙变形研究[J].四川建筑,2021,41(3):259-263. 被引量：1
8周倩兰,刘剑锋.箱涵埋深对双孔箱涵结构计算的影响分析[J].湖南水利水电,2021(6):88-90. 被引量：1
9齐晓明,罗百胜,李震,李通,李达强.预制箱涵模板选型与改进[J].建筑技术开发,2021,48(23):94-96. 被引量：4

引证文献2

1张宏涛,海占忠.顶箱施工技术在地下通道工程中的应用[J].工业建筑,2023,53(S01):565-569.
2吴英昊.基于LSTM深度学习模型的大跨度多孔框架桥顶进预测技术研究[J].工程质量,2021,39(12):5-8.

1卢玉海.钢筋混凝土排水管顶进施工法在堤防工程中的应用[J].黑龙江水利科技,2019,47(7):141-143. 被引量：2
2郭馨,黄莺,殷亚宁,苏宏亮,王婷,王禹朋.630~650℃更高等级超超临界锅炉关键技术探讨[J].锅炉制造,2020,0(3):9-11. 被引量：11
3蒋军.浅谈浅埋覆盖砂砾石层大断面箱涵下穿高速公路顶进施工技术[J].中国房地产业,2020,0(3):207-207.

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