【摘 要】
：
为提高公路桥梁预制箱梁施工质量,结合工程实例,从场地、钢筋加工、预应力管道成孔、混凝土施工等方面对相关施工技术进行了总结和分析,并提出了相应的质量控制措施,指出需要从预制箱梁生产过程、预应力钢筋的加工与安放、预应力张拉等方面做好质量控制.结果表明,此施工技术及质量控制措施的应用,有效确保了该桥梁工程预制箱梁的质量.
【机 构】
：
河北益合交通检测技术有限公司,河北 保定 071000
论文部分内容阅读
为提高公路桥梁预制箱梁施工质量,结合工程实例,从场地、钢筋加工、预应力管道成孔、混凝土施工等方面对相关施工技术进行了总结和分析,并提出了相应的质量控制措施,指出需要从预制箱梁生产过程、预应力钢筋的加工与安放、预应力张拉等方面做好质量控制.结果表明,此施工技术及质量控制措施的应用,有效确保了该桥梁工程预制箱梁的质量.
其他文献
随着自然语言处理领域的发展,事件检测已经成为自然语言处理中重要的信息抽取任务。事件检测的结果是其他任务需要的重要知识,同时也是文本搜索,事件知识图谱等应用的重要知识补充。近年来,基于依存句法信息和图卷积神经网络（GCN）的方法已被广泛用于事件检测任务中。对于事件检测,基于依存弧的图卷积网络可以捕获候选触发词和论元之间的依存语法信息。但是,现有的基于依存语法图的GCN的方法存在着图中不平衡和信息冗余
伴随着我国经济的迅猛发展,越来越多的国际级大型活动在中国举办,这对我国的道路交通带来很多考验。大型活动在举办时带来的人车聚集,导致在活动散场后周边的交通很有可能出现拥堵状况,甚至有可能由此引发交通事故,这对市民出行生活带来极大不便,因此市政交通管理人员迫切需要寻找因大型活动散场带来的交通拥堵问题的解决办法。而在影响大型活动周边路网交通的众多因素中,交叉口信号灯对该区域交通的调控与活动散场后车辆的行
鸟击事件会威胁航空安全,驱赶机场及其周边的鸟类是保障航空安全的一项重要的工作。有效驱鸟的前提是了解鸟情,掌握鸟类的生活习性,但在鸟情调查工作中,人工识别鸟类的效率较低,而且需要掌握大量的专业知识,难度较大。因此,本文利用深度学习中的弱监督学习实现机场鸟类图像识别,协助机场工作人员调查鸟情,提高鸟情调查工作的效率。鸟类数据集通常较小,而且鸟类的可区分性特征不明显、局部标注成本高,这些都给鸟类图像识别
大数据时代的来临使得网络中的信息呈指数级增长,改变了人们接收信息、利用信息、传播信息的方式,而受制于人们处理信息的能力有限,爆炸式的信息同时也带来了“信息过载”问题。近年来,随着神经网络技术的发展,具有大规模数据处理能力、特征自动提取和组合能力、平衡记忆与泛化能力的深度学习推荐系统成长为了互联网的增长引擎。然而,推荐系统的数据类型多样,数据表现形式复杂,难以像自然语言处理、计算机视觉等领域将问题抽