摘要：某大型商用框架-剪力墙高层建筑停工7年后进行续建,现有结构存在若干工程质量缺陷,需进行加固处理,以满足续建的要求。通过对该烂尾建筑的工程质量缺陷进行分析,探讨了此类工程的碳纤维加固施工、植筋施工及灌浆料施工等处理措施,可供工程质量检测鉴定及加固施工人员参考。

摘要：【目的】设计轻量级神经网络,使用声音识别技术构建钻蛀振动识别模型,自动识别双条杉天牛和臭椿沟眶象幼虫蛀干取食振动,为提高钻蛀性害虫的早期预警能力提供技术支撑。【方法】在接双条杉天牛、臭椿沟眶象幼虫木段中嵌入AED-2010L便携式声音探测仪的SP-1L压电式传感器探头,使用录音笔以音频格式记录钻蛀振动信号。双条杉天牛钻蛀振动、臭椿沟眶象钻蛀振动和无钻蛀振动3种声音信号经端点检测、时间规整操作后,计算对数梅尔声谱作为卷积神经网络学习和识别的数据集。由于钻蛀性害虫取食振动脉冲持续时间短,数据量远小于图像,为避免模型出现过拟合,设计轻量级卷积神经网络InsectFrames,网络包含4层3×3卷积,全连接层前接全局平均池化进一步降低网络参数量。使用不同的中间层特征维度和降维方法,实现4种网络变体结构InsectFrames_1—4。【结果】基于轻量级卷积神经网络的钻蛀振动识别方法可有效监测早期虫害的发生,较准确地识别害虫种类。利用InsectFrames_1—4模型,对双条杉天牛钻蛀振动、臭椿沟眶象钻蛀振动和无钻蛀振动3种信号进行识别,在测试集上的平均识别准确率均达90%以上,CPU上平均识别时间为0.1~1.3 s。InsectFrames_2模型识别准确率达95.83%,较广泛用于虫声识别的高斯混合模型提高34.2%,较传统重量级神经网络ResNet18提高6.94%,时间效率提高171.1倍。【结论】将神经网络和声音识别技术用于幼虫钻蛀振动的自动化侦听,具有高效、简单、成本低等优势,可提升林业钻蛀性害虫的早期预警能力。

摘要：为研究高延性橡胶粉水泥基复合材料(R-ECC)在木-混组合连续梁负弯矩区中的适用性,对木-混组合梁R-ECC连接板和混凝土(RC)连接板的受弯性能进行了有限元对比分析,设计了10组不同参数的R-ECC连接板,探究了连接板厚度、无粘结层区长度、配筋率及配筋方式等主要影响参数对木-混凝土组合连续梁负弯矩区R-ECC连接板受弯性能的影响,并与已有的试验结果进行对比分析。研究结果表明:同设计参数的R-ECC连接板的抗弯承载力有限元结果与试验结果较吻合,且优于RC连接板;连接板厚度和配筋率对木-混组合梁抗弯承载力影响较大,而无粘结区长度和配筋方式对其影响不大。

摘要：目前,获取林业文本关键信息存在2个问题:关键信息获取主要从关键词角度考虑,忽略了词语的信息类型;网络上的林业文本没有统一的记述结构,词语信息类型提取困难。为此,本文提出了基于改进TextRank和簇过滤的林业文本关键信息抽取方法,以“关键词+信息类型”两部分表示文本关键信息。首先,抽取关键词并进行Word2Vec向量化,然后通过构建融合词语特征值、边权值的图模型对TextRank进行改进,对经迭代收敛得到的稳定图进行归并聚类形成簇;然后,设计簇品质评价公式进行簇过滤,再次应用TextRank形成最终簇集合;最后,对簇进行信息类型标注。对于测试文本,通过比较关键词向量和簇心向量的距离获得词语的信息类型,将信息类型与关键词结合得到文本的关键信息。基于2000篇与林业政策新闻相关的林业文本进行实验,最终簇集合的紧密度为0.9680,间隔度为0.0572,综合评价指标为0.8871;对其中400篇文本进行关键词人工标注,将本文关键词抽取方法与TextRank、TF IDF等6种算法进行比较,结果表明,本文方法在MRR、Bpref、准确率和综合评价指标上均获得了较好的效果,说明本文方法在提取林业文本关键词方面具有优势。

摘要：在我国工业化与城镇化快速发展的背景下,城市生态环境受到了严峻挑战,城市非建设用地作为城市规划区范围内主要的生态服务来源,其重要性日益凸显。防城港市红沙片区控制性详细规划在大力发展沿海工业的背景下,以城市非建设用地规划为重点,以生态保护、风貌保持和功能拓展为指导,通过统筹红沙片区的空间布局和功能结构,探索出城市非建设用地的规划模式,逐步落实片区发展内容,从而促进片区快速发展。

摘要：林业生态工程监测是林业管理和生态建设的基础性工作,对于监督工程落实情况和调整相关林业政策具有重要意义。选取重庆市云阳县为研究区,以高分1号卫星遥感数据、二类调查数据以及基础地理数据等为基础,通过遥感影像特征提取、OTSU阈值分割和面向对象分类等方法,研发林业生态工程地块识别、成林提取、森林类型分布提取等算法模型,建立满足林业生态工程动态监测业务需求的高分遥感应用技术体系,并结合空间数据库技术和ArcGIS Engine二次开发技术,实现将数据管理、造林核查检查、森林资源动态监测和林业专题产品生产集成于一体的监测应用示范系统。高分辨率卫星数据与遥感监测应用技术体系的结合有利于林业生态工程管理建设,提升了中国森林资源调查与监测技术水平。

摘要：针对岩石抗剪强度参数的随机性与模糊性,采用对称三角模糊数表示岩石抗剪强度参数的取值及其范围,以此反映岩石抗剪强度参数取值的区间性特征。然后,根据最小一乘准则,提出基于对称三角模糊数的最小一乘线性回归确定岩石抗剪强度参数的新方法,该方法不但能反映岩石抗剪强度参数不确定性的特点,还能有效降低奇异数据对拟合结果的影响,且计算简单,方便应用。最后,通过工程实例并与其他方法分析比较表明该法的合理性。

摘要：【目的】针对物候期识别传统方法特征提取不充分、未对关键特征进行区分,导致方法泛化能力较差、迁移应用识别精度低的问题,本研究将注意力机制引入残差神经网络,结合基于数字照相的物候观测方式,提出具有较强细粒度特征识别能力且实用性较强的林木物候期识别方法,从而为林木的长期实时物候监测提供技术支撑。【方法】以PhenoCam中的栎林及槭林像片为研究材料,选取2017—2018年的数据作为训练集,以2019年的数据评价模型的泛化能力。研究结合实地观测数据对研究区的林木物候期进行划分,设计数据裁剪公式,在增强数据的同时均衡各个物候期数据的数量。研究基于ResNet50残差神经网络设计了深度学习模型,针对林木物候期差异较小的特性引入了注意力机制,注意力模块在通道及空间维度对神经网络提取的特征进行再处理,提升了模型对细粒度图像差异的识别能力。【结果】注意力机制的引入有效提升了模型的泛化能力,增强了模型对易混淆物候期的识别能力,在未参与训练的19年数据集的栎林物候期识别取得了90.58%的准确率,槭林物候期识别准确率为89.27%,较引入前模型准确率在两个研究区分别提升21.86%与13.15%,优于传统AlexNet和HOG-SVM方法。【结论】基于残差注意力网络的林木物候期识别方法较好解决了原有方法泛化能力较差的问题,该方法具有准确度高、迁移应用能力强等优势,能对易混淆的林木物候期进行精准区分,适用于林木物候的长期观测。

摘要：针对以往人工采集数据耗时耗力,有线传感技术范围有限、布局困难,基于ZigBee、WiFi、蓝牙技术的传统采集方式传输距离短、易受干扰等问题,文中提出一种基于LoRa技术的森林环境因子数据采集平台,利用LoRa技术功耗低、传输距离远、穿透力强的优势来扩大采集范围。该平台包括终端节点的温湿度传感器、光敏电阻传感器、烟雾浓度传感器等模块,以及终端节点和接收端的LoRa模块、PC端显示。首先,利用终端节点搭载的各类传感器采集相关森林环境因子数据;然后,通过串口通信将数据发送给终端节点上的LoRa模块;其次,LoRa模块之间进行透明传输,发送端将采集的数据发送给接收端;最后,接收端将数据通过串口调试助手显示在屏幕上。实验结果表明,所提平台可以在复杂的森林环境下顺利采集空气中温度、湿度、可燃气体浓度等环境因子数据,并且能够借助LoRa技术的优势来保证数据传输的精准性与可靠性。基于LoRa技术搭建的森林因子数据平台相比传统的物联网信息采集平台覆盖的范围更大,可以显著降低设备成本,有效减少终端电池及设备的人力物力,且具备较强的穿透力,可实现数据完整、精准的传输。

摘要：新工科背景下,国家战略发展对工程专业人才提出新需求,《道路施工与组织管理》课程的传统教学模式已难以适应行业发展的需要。为了培养新型工程专业人才,以新工科工程教育背景为基础,基于课程传统教学现状,借鉴CDIO(构思-设计-实现-运作)新型工程教育模式探索课程教学改革的有效方法。教学改革以交通工程专业学生为对象,将CDIO模式融入教学过程,能够显著提高学生的课堂参与度,锻炼学生的实践能力,培养学生的团队精神和职业素养。但从期末笔试成绩分析发现,教学改革过于重实践轻理论,导致学生忽视了卷面成绩的重要性。这一问题有待后续教学改革中进一步完善。