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钢筋混凝土支撑爆破拆除施工工法 1.前言 围护桩加钢筋混凝土内支撑的深基坑支护方式，凭借其稳定性的优点，在很多深度较深、周边环境安全要求较高的工程中被普遍应用。在钢筋混凝土内支撑拆除时，采用的拆除方式有机械配合人工拆除、一次性爆破拆除、静力爆破拆除等，目前常规的拆除方法是先行施工地下结构，完成换撑后进行本层支撑拆除，这种拆除方式在底板或楼板混凝土浇筑完成到支撑拆除清渣结束前这段时间内，施工人员只能停滞，等待作业面，期间会形成较长时间的技术间歇，影响了地下结构的施工速度，造成施工人员窝工，同时也延长了支护体系的使用时间，增加了基坑坍塌的危险性。因此如果能够解决拆撑技术间歇和爆破对周边环境的影响，将会大大加快施工进度，避免人员窝工。 公司对承建的几个深基坑工程开展科技创新研究，从支撑设计、支撑安全、拆撑设计、爆破控制等方面均进行了认真研究，形成了“深基坑钢筋混凝土内支撑分段拆除施工工法”。 关键技术已经通过了山东省住房和城乡建设厅组织的科学技术成果鉴定，达到了国内领先水平，该工法已通过了山东省省级工法评审，其所应用的几个工程，均收到了良好的经济效益和社会效益。 2.工法特点 该工法有使用方便、便于操作的特点，与传统施工方法相比较，有以下优点： 2.1 能解决狭小施工现场，材料工具堆放困难的问题。 2.2 分段拆除支撑，分段组织施工，形成了横向流水施工，加快了施工进度，缩短了施工工期。 2.3 优化爆破网络，确保每次爆破一次性成功，减少哑炮出现概率，确保爆破安全。 2.4 解决了因支撑爆破造成的施工人员窝工的问题。 2.5 通过药量及爆破时间调整，对爆破震动速度及爆破延迟时间进行控制，减小了爆破对周边建筑的影响。 2.6 根据现场周边环境不同，酌情采用双层防护，确保了飞石不对周边环境造成影响。 2.7节约周转材料，减少资源浪费。 3.适用范围 本工法适用于基坑支护采用钢筋混凝土内支撑体系的工程，特别是对于长方形的基坑，使用效果更好。 4.工艺原理 根据钢筋混凝土内支撑支护体系受力的大小，采用空间有限元法计算，划分拆撑施工段数，使围护桩充分发挥其支护作用，再根据支撑体系的实际混凝土体积及强度等级，控制好各点的爆破烈度、爆破时间和爆破顺序，采用小剂量分段延时爆破技术，达到预期设想的支撑体系中钢筋与混凝土完全分离的效果，基坑安全得到保障，飞石等次生危险控制在基坑范围之内。 该工法的主要施工过程包括： 1、土方开挖之前，根据支撑体系施工图划分流水施工段； 2、根据支撑梁大小及支撑梁混凝土强度等级、钢筋配筋率确定爆破孔深和孔距； 3、支撑梁混凝土浇筑时放置炮孔或后期打孔 ； 4、结构底板或楼板混凝土浇筑之后，预先按照原设计的施工段将爆破区域及非爆区域之间断开，预先释放支撑内力； 5、防护搭设、清孔、装药、炮孔封堵、起爆网络连线、起爆、垃圾清理、结构施工等工作。 5.施工工艺流程及操作要点 5.1 施工工艺流程 支撑施工预埋孔→持续基坑监测→浇筑混凝土底板及传力带→利用空间有限元分析→确定分段数→断开需爆破拆除和暂不拆除的部位→爆破防护架搭设→确定药量、装药、填塞、网络引线、爆破（加密监测）、清理垃圾→施工该区域结构→爆破拆除其他区域内支撑→施工该区域结构→基坑监测。如图5.1。

主要是用于图像增强的，效果还行；是通过分段线性增强的方法去对图像进行处理的，是比较传统的方法，初学者可以在其基础上进行改进并加以使用

基于阶跃距离的快速直线绘制新算法，曾龙，苗兰芳，直线在光栅上生成速度的提高在图形学领域有着非常重要的实际意义。本文提出阶跃距离的概念，可以消除Bresenham算法中的决策参数，并

多翼离心风机具有体积小、噪声低、压力系数高及流量系数大的优点，因而在家用抽油烟机和空调等行业中得到广泛的应用，但其最大的不足是风机的效率较低。针对这一问题，笔者提出了叶片分段设计的概念，对多翼离心风机叶片进行了分段设计的研究，提出了分段设计方案，并运用fluent软件对采用不同叶片分段设计方案的风机进行整机模拟计算，将计算结果进行分析对比。确定了较优的叶片分段方案。优化后的风机比原风机效率提高了3.69%，风量提高了16.3%。

分段式多级离心泵的轴向力计算.rar

基于TSMC 0.18 μm CMOS工艺，设计一种10 bit采样率为200 MS/s的DAC（数模转换器）。为了提高DAC的整体性能，电路主体采用了分段式电流舵结构，高6位为温度计码，低4位为二进制码。电流源开关单元采用了cascode结构（共源共栅）和差分输出结构。另外，采用了一种低交叉点开关驱动电路来提高DAC的动态性能。电路仿真结果显示，在1.8 V电源供电下，DAC的微分非线性误差（DNL）和积分非线性误差（INL）的最大值为0.05 LSB和0.2 LSB。在输出信号频率为0.976 MHz时，DAC的无杂动态范围（SFDR）为81.53 dB。

惊人的语义分割 Tensorflow && Keras上的惊人语义分割（包括FCN，UNet，SegNet，PSPNet，PAN，RefineNet，DeepLabV3，DeepLabV3 +，DenseASPP，BiSegNet ...） 楷模 该项目支持以下语义分割模型： FCN-8s / 16s / 32s- UNet- SegNet- 贝叶斯SegNet- PSPNet- RefineNet- PAN- DeepLabV3- DeepLabV3Plus- DenseASPP- BiSegNet- 基本型号 该项目支持以下这些主干模型，您可以根据需要选择合适的基本模型。

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