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题名不同截面形状抗滑桩承载性状对比试验研究
被引量：3
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作者
林丽萍
朱兴帅
贺建清
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机构
湖南城建职业技术学院
湖南科技大学岩土工程稳定控制与健康监测省重点实验室
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出处
《矿冶工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期19-23,共5页
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基金
湖南省自然科学基金(2017JJ4039)
湖南省教育厅科学研究项目(18A189)。
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文摘
通过3组横截面积相同、形状不同的抗滑桩加固边坡的室内模型试验,对比研究了圆形、方形和T形截面抗滑桩的承载特性。结果表明,其它条件相同的情况下,T形截面桩的桩顶位移最小;T形桩能承受的极限荷载最大,圆形桩与方形桩能承受的极限荷载相近。不同截面模型桩桩身弯矩最大值位于滑动面与模型桩交界处,随荷载持续增加,弯矩最大值点有下移趋势。T形截面桩桩后土体内应力分布较均匀,值较小,有利于桩后承载土拱的形成。
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关键词
抗滑桩
截面形状
边坡
承载性状
室内模型试验
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Keywords
anti-sliding pile
cross sectional shape
slope
bearing behavior
laboratory model test
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分类号
TU473.1
[建筑科学—结构工程]
P642.22
[建筑科学—土工工程]
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题名等加荷速率固结试验研究
- 2
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作者
裴竹松
贺建清
龙锦坤
朱兴帅
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机构
湖南科技大学
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出处
《山东工业技术》
2017年第12期276-277,263,共3页
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文摘
目前,大体积建筑物逐渐增多,例如大坝、高层建筑等,连续加载固结试验可以模拟这些建筑物地基的受力环境。本文根据等加载速率固结理论,利用GDS高级固结系统对软土进行了CRL固结试验,并分析了土体的固结压缩特性。
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关键词
固结
等加载速率
试验
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分类号
TU41
[建筑科学—岩土工程]
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题名面向桌面交互场景的双目深度测量方法
- 3
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作者
叶彬
朱兴帅
姚康
丁上上
付威威
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机构
中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)生命科学与医学部
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期283-291,共9页
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基金
中国科学院青年创新促进会优秀会员项目(E1290301)。
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文摘
基于视觉的虚拟现实交互方式在桌面书写应用场景中尚未有针对性的解决方案,书写交互中精细动作准确识别的实现,需要一种全新的高精度手笔联合三维识别技术,其中深度准确度是影响三维识别精度的重要因素。为此提出一种高精度双目深度测量方法,该方法针对书写交互采用了高分辨率、近距离的图像对作为输入,并在算法上提出全局与局部重要信息交叉融合的思想以提升速度与精度,减少计算成本。算法使用区域检测模块提取图像对中的手部和笔尖关键区域以重要程度分尺度输入;并且引入区域特征金字塔结构结合多尺度语义信息;同时利用视差级联模块缩小匹配范围,提高网络实时性。实验证明,提出的深度测量方法在手部和笔尖交互区域精度高,实时性好,能够有效辅助提高手笔联合三维识别精度以提供更好的虚拟书写交互体验,具有广泛的应用前景。
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关键词
双目视觉
深度学习
立体匹配
深度测量
桌面交互
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Keywords
binocular vision
deep learning
stereo matching
depth measurement
desktop interaction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的交互笔关键点估计研究
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作者
朱兴帅
叶彬
姚康
丁上上
徐道亮
付威威
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机构
中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期22-30,共9页
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基金
中国科学院青年创新促进会项目(E1290301)。
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文摘
虚拟现实技术应用领域广泛,但现有交互方式不能满足使用者精细化操作的需求。通过交互笔可实现三维空间的精确输入,提升生产力效率。设计基于单目RGB图片的两阶段交互笔关键点估计模型PKPD-Net。通过CBAM-SHN网络得到二维关键点信息,利用笔的二维姿态特征进一步回归出关键点三维位置信息。该模型使用CBAM模块改进融合方式、基于Offset的关键点亚像素定位、辅助手部关键点预测等方法,实现高精度的笔上关键点三维估计,为通过交互笔进行精细化操作提供准确的位置信息。在大规模数据集上进行实验和验证,结果表明,相较于Minimal-hand与HOPE-Net模型,该模型预测关键点的mean_EPE分别降低0.882和0.710 mm,PSF@4分别提升31.38和32.31个百分点。最后,为探索产业级应用,结合PKPD-Net进行应用开发,通过时序关联实现操作轨迹的复原。
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关键词
虚拟现实
精细操作
深度学习
关键点估计
特征融合
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Keywords
Virtual Reality(VR)
refined operation
deep learning
key point estimation
feature fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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