大兴安岭垦区公路翻浆的防治

来源 :内蒙古公路与运输 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wuweiyangking
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
大兴安岭垦区有着较为特殊的自然环境。公路翻浆是主要病害之一 ,通过分析垦区公路产生翻浆的原因 ,并结合生产实际和经验 ,提出了适合本地区的防治措施
其他文献
高职英语教育有别于普通高等英语教育。它们之间尽管有着许多共性,但也在其教学要求、目的、内容和方法等方面有着内在的差异。
针对高职生阅读教学中普遍存在读不讲法、读不得法的现象,本文立足于现状,从教学实践中探索培养高职生阅读素养的有效途径和策略,以培养他们阅读素养,给学生以阅读学习方法的
本文以政治学中的利益分析法作为架构,集中论述了社会转型中利益关系多样化条件下的非公有制企业党组织的经济功能问题.认为党的功能定位是否合理直接影响到作用的发挥,在不
以荆江四口洪道静态控制网工程为例,基于EGM2008重力模型进行GNSS高程拟合,对拟合结果进行精度分析并达到四等水准要求,大大的减轻了四等水准工作量,提升了工作效率。
针对沉降观测智能性分析不足的问题,本文提出了一种基于GIS的沉降观测数据建设方法,该法以ArcEngine为开发工具,首先将沉降观测数据入库,然后开发出数据分析程序,用以完成观
本文简要介绍城市轨道交通工程管线测量中监理工作的意义和主要工作内容,并结合实践经验,重点介绍在项目开展的各阶段监理工作的要点,检查的内容与方法,各项成果精度的统计及项目质量的评价。
针对传统的BP和RBF等智能算法在进行矿区地表变形预测时易出现学习速度慢、易陷入局部极小和网络结构中参数选取不准确等问题,提出了一种基于微粒群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的矿区地表变形预测模型,利用PSO算法优化ELM中的连接权值和阈值,从而提高模型最后预测的精度。以山西省某矿区的地表变
地质安全监测建立一套较科学的监测架构,包括布点、监测、传输和分析等,对交通网络所处地质环境的变化进行监测,为交通网络的地质安全风险评估提供依据。
基于相应软件工具,通过利用房屋空间关联技术以及外业调查与测绘的辅助技术,实现房屋逻辑幢与自然幢的准确关联,从而为不动产统一登记存量数据整合奠定坚实技术基础,最终为政府部门基于整合成果进行科学决策分析提供有效的支撑与服务。
由于在GPS动态监测中单历元解算方法在整周模糊度的固定上还不够成熟,精度不够高,当锁定的卫星数少于四颗或卫星几何图形强度不够的时,观测方程就是产生秩亏现象,本文提出了利用抗差序贯平差的方法来解算监测点坐标值,与常规单历元解算方法相比,变相增加了多余观测量,提高了精度,增加了结果的可靠性。