Содержание
Искусственные дорожные сооружения: съезды, ограждения, осветительные приборы
Искусственно созданные сооружения, с помощью которых осуществляется передвижение различных участников дорожного движения по автомобильным дорогам: транспортных средств, пешеходов, а также через которые происходит перегон скота, называются дорожными сооружениями.
К конструктивным элементам дорог общего пользования относятся мосты, эстакады, тоннели и другие устройства для обустройства дорожного полотна. Полный перечень дорожных сооружений различного назначения перечислен в пункте 2.1 Распоряжения Минтранса РФ, подписанного 3 января 2002 года.
Основные элементы дорог и дорожные сооружения
Искусственно созданные инженерные сооружения, предназначающиеся для безопасного передвижения транспортных средств — это автомобильные дороги. К основным элементам дорожных сооружений относятся:
- съезды, круговые движения;
- элементы обустройства – места отдыха, осветительные приборы, дорожная разметка, автобусные остановки.
- обрезы;
- ограждения;
- Ж/Д переезды;
- сооружения для пропуска воды – каналы и т.д;
- дорожная одежда.
Они проектируются с учетом критериев предполагаемой нагрузки на дорожное полотно и расчетной скорости транспортных средств и других участников дорожного движения.
Автомобильная дорога, с точки зрения инжиниринга, представляет собой сооружение, имеющее несколько прямых участков, соединенных между собой закругленными стыками. Основные элементы дороги – дорожная насыпь, дорожное покрытие, основа (грунт), дорожная одежда, а также дополнительный слой насыпи – дренаж.
Обрезы представляют собой отдельно отведенные части дорожной полосы для размещения велосипедных, пешеходных и велосипедных дорожек, а также для обустройства резервов. На обрезах устанавливают дорожные знаки и разметку для движения гусеничных автомашин, обустройства дорожных съездов и размещения других сооружений, относящихся к элементам дорог.
Дорожные сооружения, входящие в состав автомобильной дороги
Основным элементом автомобильной дороги является дорожная одежда. Представляет собой многослойную конструкцию-прокладку между грунтовым покрытием и поверхностью укладываемого асфальта, а также кюветы. Является структурным элементом земляного полотна, которое обеспечивает надежность и устойчивость дорожной одежды. К требованиям конструкции дорожной одежды относится необходимость подбора:
- Соответствующих укреплений обочин.
- Соответствующих покрытий проезжей части.
- Элементов конструкции, сопрягающих разделительные полосы и дорожное полотно.
Эти требования служат для создания ровной поверхности автомобильной дороги, чтобы элементы и дорожные сооружения, входящие в ее состав, были устойчивыми. Земляное полотно должно обеспечивать независимость дорожной одежды от климатических условий, чтобы вся ширина дорожного полотна могла выдерживать круглогодичное дорожное движение.
В комплекс дорожных сооружений также входят мостовые переходы разного типа. К ним относятся пешеходные, автомобильные, велопешеходные сооружения среднего и крупного размера. Также к комплексу относятся тоннели и дорожные развязки.
Автомобильные дороги оснащаются дорожными знаками, разметкой, осветительными приборами, светофорами, снегозащитными полосами. К сооружениям для обустройства автомобильной дороги относятся автобусные остановки, парковки и площадки для отдыха. Элементы автомобильной дороги проектируются с учетом особенностей поверхности и типа грунта и климата. Толщина покрытия дорожной одежды варьируется от 18 до 22 см.
Также к дорожным сооружениям относятся водопропускные и водоотводные устройства. В их состав входят:
- кюветы;
- канавы;
- испарительные бассейны.
- трубы;
- насыпи для фильтрации воды.
Водопропускные сооружения строят в местах скопления воды при неблагоприятных погодных условиях, таяния снега в весеннее время. Для строительства чаще всего выбирают суходолы.
Фильтрующие насыпи в обустройстве автомобильной дороги используют для перекрытия слабых, но постоянных водных потоков, если поблизости присутствуют каменные материалы. Их применение является целесообразным, когда нужно защитить земляное полотно, находящееся поблизости, от переувлажнения.
Водоотводные инженерные сооружения предназначаются для защиты дорожного покрытия от наводнения. Они помогают осушить земляное полотно и свести скопившуюся талую и дождевую воду в пониженные места. Кюветы предназначены для сброса скопившейся дождевой воды в местные водотоки. Пониженные места должны находиться друг от друга не ближе чем в 500 метрах.
Для отведения дождевой и талой воды применяются отводные канавы. Представляют собой выкопанные в грунте ямы. Нужны для сбора и дальнейшего отвода осадков. Скопившаяся вода отводится только при условии, что обочины строятся с поперечным уклоном, составляющим 3-4%. Также встречаются нагорные канавы, предназначающиеся для отведения дождевых и талых вод в пониженные места с косогоров.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
1.3 Искусственные сооружения и их назначение
При проложении
автомобильной дороги на местности
приходится преодолевать различные
препятствия: ручьи, реки, овраги, канавы,
суходолы, ущелья, горные хребты,
существующие автомобильные и железные
дороги.
Для обеспечения
непрерывного и безопасного движения
автомобилей предусматривают искусственные
сооружения: трубы, мосты, путепроводы,
тоннели, эстакады, виадуки, специальные
сооружения на горных дорогах (рис. 1.2).
Наиболее
распространенными видами искусственных
сооружений на дорогах являются трубы
и мосты. Трубы
укладывают в тело земляного полотна на
суходолах или при пересечении небольших
ручьев (насыпь над трубами сохраняйся).
Они предназначены для пропуска небольших
объемов воды под дорогой. Трубы применяют
также под съездами и переездами. В
некоторых случаях трубы (прямоугольного
сечения) служат для пропуска под основной
дорогой небольших местных дорог, а также
в качестве скотопрогонов в сельской
местности.
Мост
соединяет участки дороги, находящиеся
по обе стороны реки, и служит для перехода
водной преграды, ущелий, суходолов. Мост
прерывает земляное полотно дороги, и
движение автомобилей осуществляется
по конструкции моста, состоящей из
пролетных строений и опор.
Тоннели
применяют для прокладки автомобильной
дороги сквозь толщу горного массива
или под водным препятствием. В горной
местности тоннели проектируют через
горные хребты или вдоль крутых косогоров,
в районе оползней, осыпей, обвалов,
крутых горных выступов. Подводные
тоннели прокладывают вместо мостов.
Путепровод
служит для пропуска автомобилей через
другую автомобильную или железную
дорогу, по конструкции является
разновидностью моста.
Виадук
представляет собой мост большой высоты,
расположенный над глубоким ущельем,
лощиной или оврагом. Виадук через узкие
ущелья проектируют однопролетными
из-за дорогостоящих промежуточных опор.
Рис. 1.2. Основные
виды искусственных сооружений:
а – труба; б –
мост; в – тоннель; г – путепровод; д. –
виадук; е – эстакада; ж – галерея; з –
подпорная стена:
1 – круглая труба,
2 – насыпь дороги, 3 – устой моста, 4 –
пролетное строение моста, 5 – горный
массив, 6 – портал, 7 – промежуточная
опора, 8 – сборная железобетонная стенка.
Эстакаду
возводят вместо высокой насыпи или для
пропуска дороги на большей длине при
сложных пересечениях автомобильных
дорог.
Галереи
устраивают на горных дорогах для защиты
от снежных лавин и камнепадов, чаще
всего располагают на крутых косогорах,
в местах уже известных снежных и каменных
обвалов. Стены галереи должны быть
прочными, верхний свод должен иметь
наклонную поверхность в сторону косогора.
Это необходимо для беспрепятственного
схода снега, льда, камней через перекрытие
галереи.
Подпорные стены
поддерживают дорогу на крутых склонах
в горной местности. Их устраивают вместо
откосов земляного полотна на крутых
косогорах, в оползневых районах, на
берегах горных рек, в районах осыпей.
Подпорные стены строят из железобетона,
бетона и в виде каменной клади.
К обустройству
дорог относятся технические средства
организации дорожного движения
(ограждения, знаки, разметка, направляющие
устройства, сети освещения, светофоры,
системы автоматизированного управления
движением), озеленение, малые архитектурные
формы.
Дорожные ограждения
подразделяются на две группы: ограждения
барьерного и парапетного типов;
конструкции перильного типа, сетки.
Барьерное ограждение
состоит из стоек и горизонтального
бруса или профильной стальной ленты.
Парапетное ограждение представляет
собой железобетонную стенку. Данные
виды ограждений предназначены для
предотвращения съезда транспортных
средств с земляного полотна, проезжей
части мостов, путепроводов, эстакад.
Высота ограждений 0,75-0,8 м, их устанавливают
на обочине вдоль проезжей части.
Вторая группа
ограждения предназначена для
организованного движения пешеходов и
предотвращения выхода на проезжую часть
животных.
Для уверенного
управления автомобилем водитель должен
быть ориентирован в направлении дороги
на большом расстоянии. Поэтому на
обочинах дороги устанавливают направляющие
устройства в виде сигнальных столбиков,
тумб со светоотражающими элементами.
Для обеспечения
безопасности движения на дороге и
своевременного информирования водителей
и пассажиров наносят линии разметки и
устанавливают дорожные знаки.
Горизонтальную и вертикальную разметки
наносят на дорожное покрытие и элементы
опор мостов, путепроводов, на парапеты,
ограждения, бордюры. Совместно с дорожными
знаками разметка значительно улучшает
организацию дорожного движения.
Для того чтобы
придать живописный вид автомобильным
дорогам всех категорий, предусматривают
озеленение. Озеленение имеет снегозащитное
и декоративное назначение.
Снегозащитное
озеленение представляет собой многорядные
древесно-кустарниковые посадки
определенной густоты. Конструкция и
размещение посадок должны соответствовать
объему переносимого снега к дороге.
Декоративное озеленение заключается
в живописном расположении групп деревьев
и кустарников на полосе отвода или
создании аллейных посадок вдоль дороги.
Статья об искусственных+сооружениях из The Free Dictionary
Искусственные+сооружения | Статья об искусственных+сооружениях The Free Dictionary
Искусственные+сооружения | Статья об искусственных+сооружениях The Free Dictionary
Слово, не найденное в Словаре и Энциклопедии.
Возможно, Вы имели в виду:
Пожалуйста, попробуйте слова отдельно:
искусственный
структуры
Некоторые статьи, соответствующие вашему запросу:
Не можете найти то, что ищете? Попробуйте выполнить поиск по сайту Google или помогите нам улучшить его, отправив свое определение.
Полный браузер
?
- ▲
- искусственная вентиляция легких
- искусственная вентиляция
- искусственная вентиляция
- искусственная вентиляция
- искусственная соль Виши
- Искусственное зрение
- Искусственное зрение
- Искусственное зрение
- Искусственное зрение
- Искусственное зрение
- Искусственное зрение
- Блок искусственного зрения
- искусственный голос
- Искусственный водоем
- Искусственный водный путь
- Искусственный водный путь
- Искусственный водный путь
- Искусственный водный путь
- Искусственный водный путь
- Искусственная волна
- искусственное выветривание
- Искусственное заболоченное место
- Искусственная бурная вода
- Искусственная матка
- искусственная древесина
- Искусственный мир
- Искусственная червоточина
- Искусственная червоточина
- Искусственная червоточина
- Искусственная Зона Пеллюцида
- искусственные+конструкции
- искусственное сердце
- Искусственное сердце
- Искусственное сердце
- искусственный
- искусственность
- искусственность
- искусственность
- искусственность
- искусственность
- искусственность
- искусственность
- искусственность
- искусственность
- Искусственный
- искусственно
- искусственно
- искусственно
- искусственно
- искусственная вентиляция легких
- искусственная вентиляция легких
- искусственная вентиляция легких
- искусственная вентиляция легких
- Искусственно сооруженная развязка
- искусственно высушенный
- искусственно высушенный
- Искусственное вскармливание/кормление
- Искусственно завышенный трафик
- Искусственно осемененные
- Искусственно осемененные
- Искусственно осемененные
- ▼
Сайт:
Следовать:
Делиться:
Открыть / Закрыть
(PDF) Классификация дорожных конструкций с помощью искусственной нейронной сети для автомобильных радиолокационных систем (2019) | Heonkyo Sim
Журнальная статья•DOI•
Одновременное обнаружение и классификация целей на основе YOLO в автомобильных радиолокационных системах FMCW.
[…]
Woosuk Kim 1 , Hyun-Woong Cho 1 , Jong-seok Kim 1 , Byungkwan Kim 2 , Seongwook Lee +Institutions7 1 3 901 Показать меньше (3)
Samsung 1 , Национальный университет Чунгнам 2 , Корейский аэрокосмический университет 3
20 мая 2020 г. Датчики
TL; DR: Предлагаемый метод может одновременно обнаруживать цели и классифицировать их с более чем 90% точность и показывает лучшую производительность с точки зрения обнаружения и классификации по сравнению с традиционными методами, такими как пространственная кластеризация приложений на основе плотности с шумом или машина опорных векторов.
…читать дальшечитать меньше
Аннотация: В этой статье предлагается метод одновременного обнаружения и классификации объектов с использованием модели глубокого обучения, в частности, вы смотрите только один раз (YOLO), с предварительно обработанными сигналами автомобильных радаров. В традиционных методах обнаружение и классификация в автомобильных радиолокационных системах проводятся в два последовательных этапа; однако в предлагаемом способе две стадии объединены в одну. Чтобы проверить эффективность предложенного метода, мы применили его к фактическим радиолокационным данным, измеренным с помощью нашего автомобильного радиолокационного датчика. Согласно результатам, предлагаемый нами метод позволяет одновременно обнаруживать цели и классифицировать их с помощью более 90% точность. Кроме того, он показывает лучшую производительность с точки зрения обнаружения и классификации по сравнению с традиционными методами, такими как пространственная кластеризация приложений на основе плотности с шумом или метод опорных векторов. Кроме того, предлагаемый метод особенно хорошо работает при обнаружении и классификации транспортных средств с удлиненным кузовом.
…читать дальшечитать меньше
12 цитат
Цитаты из «Классификация дорожных конструкций через.
..»
Журнальная статья•DOI•
Классификация человеческого лица на основе DNN с использованием радиолокационного датчика FMCW 61 ГГц
[…]
Лим Хэ-Сын 1 , Чжэхун Чжун 2 , Ли Джэ-Ын, Ли Джэ-Ын, Min Park 1 , Seongwook Lee 3 — Показать меньше +1 еще•Учреждения (3)
Sogang University 1 , Seoul National University 2 , Korea Aerospace University 101 Jun-EE 3 900IE Sensors Journal
TL;DR: метод классификации человеческих лиц с использованием малогабаритного радиолокационного датчика миллиметрового диапазона с использованием глубокой нейронной сети (DNN) с использованием сигналов, полученных от нескольких антенных элементов, и подтверждено, что этот метод имеет более высокую точность классификации.
…читать дальшечитать меньше
Аннотация: В данной статье мы предлагаем метод классификации человеческих лиц с помощью малогабаритного радиолокационного датчика миллиметрового диапазона. Радиолокационный датчик передает частотно-модулированный непрерывный сигнал, работающий в диапазоне 61 ГГц, и принимает отраженные сигналы с помощью пространственно разнесенных приемных антенных элементов. Поскольку форма и состав человеческого лица различаются от человека к человеку, характеристики отражения сигнала радара также отличаются друг от друга. Таким образом, обучение глубокой нейронной сети (DNN) с использованием сигналов, полученных от нескольких элементов антенны, позволяет классифицировать лица разных людей. С нашей обученной моделью DNN восемь человеческих лиц могут быть классифицированы с точностью до 92%. Мы также сравниваем производительность предлагаемого метода с традиционными методами машинного обучения (например, методом опорных векторов, методами на основе дерева) и подтверждаем, что наш метод имеет более высокую точность классификации.
…читать дальшечитать меньше
6 цитирований
Цитаты из статьи «Классификация дорожных конструкций через.
..»0005
[…]
Heonkyo Sim 1 , The-Duong Do 2 , Seongwook Lee 3 , Yong-Hwa Kim 2 , Seong-Cheol Kim + 1 9 Показать больше •Учреждения (3)
Сеульский национальный университет 1 , Университет Мёнджи 2 , Корейский аэрокосмический университет 3
31 июля 2020 г.-IEEE Access
TL;DR: дорожные среды распознаются путем применения сверточных нейронных сетей. полученные в частотной области сигналы автомобильных радиолокационных систем FMCW 77 ГГц, достигнув 100% -ной эффективности распознавания, что лучше по сравнению с обычными методами.
…читать дальшечитать меньше
Аннотация: В этом исследовании мы предлагаем метод распознавания дорожных условий с помощью автомобильных радиолокационных систем с частотно-модулированной непрерывной волной (FMCW). Для автомобильных радарных систем на дороге наблюдаются различные дорожные условия. Каждая дорожная среда создает ненужные эхо-сигналы, известные как помехи, а распределение амплитуд принимаемого радиолокационного сигнала варьируется в зависимости от дорожных конструкций. Следовательно, необходимо классифицировать дорожную среду и принять алгоритм обнаружения цели, подходящий для каждой характеристики дорожной среды. Чтобы заранее распознать дорожную среду, необходимо определить участок, на котором дорожная среда меняется. В этой статье мы определяем измененную область дороги как переходную область и классифицируем дорожную среду и переходные области, чтобы повысить эффективность распознавания дорожной среды. Дорожная среда распознается путем применения сверточных нейронных сетей к полученным в частотной области сигналам автомобильных радиолокационных систем FMCW 77 ГГц. Экспериментальные результаты в реальных дорожных условиях показывают, что предлагаемый метод достигает 100% эффективности распознавания, что лучше по сравнению с обычными методами.
. ..читать дальшечитать меньше
4 цитирования
Ссылки на предпосылки или методы из «Классификация дорожных конструкций через…»
…В отличие от традиционного метода [17], эффективность классификации удовлетворительна даже когда для входных данных используется несколько сканирований, когда…
[…]
…В [17] различные дорожные конструкции были классифицированы с использованием амплитудно-частотной характеристики принятого сигнала как вход в нейронную сеть с прямой связью (FNN)….
[…]
…Для сравнения мы рассмотрели SVM [16] и FNN [17]….
[…]
…Таблицы 3 и 4 демонстрируют эффективность оценки FNN [17] и предлагаемой CNN с точки зрения восьми типов различных дорожных сценариев, соответственно, где среднее значение рассчитывается с учетом точности каждой классификации, а количество использованных сканирований, nscan, равно 1, 4, 8, и 16….
[…]
.
..Для решения этих проблем были проведены различные исследования [12]–[17]….
[…]
Журнальная статья•DOI•
Оценка формы комнаты с использованием анализа канала распространения радиоволн
[…]
Jung-Yong Lee 1 , Young-Joon Kim , Seongwook Lee 1 , Wanjei CHO 1 , Seong-Cheol Kim 1 -Show Mess +1 больше • Институты (1)
Seoul National University 1
15 DECHEER 2019-IEORSEEE 1
.
TL;DR: Результаты измерений показывают, что оценка формы комнаты с помощью нейронной сети хорошо работает не только в симуляции, но и в реальном мире.
…читать дальшечитать меньше
Резюме: В этом исследовании предлагается новый метод оценки формы помещения с помощью радиоволн. В отличие от существующих эвристических методов, предлагаемый метод использует накопленные данные радиоканала и нейронную сеть для прогнозирования формы помещения. Данные радиоканала генерируются путем моделирования трехмерной (3D) трассировки лучей и фактических измерений. Нейросеть использовала данные канала для процесса обучения. После обучения нейронной сети мы оценили изменение производительности в результате изменений параметров среды канала, используемых при обучении нейронной сети, размера комнаты, гиперпараметров нейронной сети и расположения приемопередатчиков. Результаты показали, что лучшая производительность наблюдалась, когда в качестве входных данных для нейронной сети использовалось больше наборов параметров канала. Кроме того, результаты измерений показывают, что оценка формы помещения через нейронную сеть хорошо работает не только в симуляции, но и в реальном мире.
…читать дальшеЧитать меньше
3 цитирования
Цитаты из статьи «Классификация дорожных конструкций через…»
Журнальная статья•DOI•
[…]
Лалида Тантипаримонгкол 1 , Паттарапонг Пхасуккит 1 •Учреждения (1)
Технологический институт короля Монгкута Ладкрабанг 1
0-
- 0 2 Джул Сенсорс0005
TL;DR: Новизна этого исследования заключается в использовании схемы FPGA для получения импульса IR-UWB с полосой пропускания 2,073 ГГц (117–2,19 ГГц), что делает технологию пригодной для широкого круга приложений.