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监视混凝土倒入知识图形增强
摘要本文介绍了一种用于监测混凝土倒入的新方法。传统的手动跟踪方法很乏味，而自动化解决方案（例如计算机视觉（CV）启用的方法）受到了隐秘数据的挑战，并且对各种起重机行为模式的适应性有限。我们提出了一种将上下文知识与对象识别相结合的知识图增强的简历方法。这种方法分析了塔起重机的行为及其与工人，卡车混合器和建筑元素的互动，从而提供了对混凝土倾倒进度的详细且具有弹性的解释。初步发现揭示了该方法解释不完整数据并理解复杂的站点动态的能力，这在现实世界情景中表现出了有希望的潜力。简介混凝土浇注是一种常见且关键的建筑活动，严重影响了建筑项目的完成时间和成本（Wang等，2022）。起重机在这一活性中起着关键作用，因为“起重机和skip”方法是混凝土浇注最普遍的技术之一（Lu等，2003）。在此过程中，混凝土混合在一起，然后由工人倒入地面上的跳过。然后，起重机将跳跃提升到要求混凝土的一个或多个位置。到位后，在将空跳动放回搅拌机中以重新填充之前，将跳过或操纵倒入倾斜或操纵。传统上，监测混凝土倾泻过程的进度是手动和近似的，在该过程中，传递到该地点的混凝土总量被用作倾盆进度的间接指标（Lu＆Anson，2004）。此方法仅提供了对进度的粗略估计，并且无法捕获与浇注过程有关的细微差别，例如起重机升降机的周期和卡车搅拌机的等待时间。因此，它对关键现场资源的瓶颈（例如起重机的可用性）提供了有限的见解，并对影响现场生产率的关键决策（例如，雇用额外的起重机）（Hu等人，2021年）产生了最小的贡献。为了了解需要大量数据的倾泻过程，计算机视觉（CV）已出现用于自动数据获取和分析。例如，Gong and Caldas（2010）开发了一种基于简历的方法来跟踪起重机钩和混凝土桶（即跳过），从而可以分析混凝土浇注状态
水下混凝土倒入和非隔离混凝土
13。报告类型和期间涵盖的最终报告2022年10月3日至3月14日。赞助代理代码15。补充注释16。桥梁子结构中的抽象水下混凝土放置通常会引起人们对具体质量的担忧，这主要是由于骨料隔离的潜力，尤其是在深钻孔中。认识到这些挑战，该研究项目的目的是批判性评估并建议对现有的威斯康星州运输部（WISDOT）政策，标准和规格进行有关水下混凝土放置的规格，以预防深入钻孔轴的骨料隔离。研究了相关研究以及其他运输部门（DOTS）以及建筑行业的实践，尤其是在海洋环境中运营的机构和公司。 此外，全国范围内的调查还分发给了50个州点的主要人员，以更好地了解当前的做法，趋势和常见困难。 本研究综合报告对混凝土放置技术进行了详细评估，基于桩的码头的构建方面的挑战，在基础中实现非隔离混凝土的策略以及材料的影响以及与施工相关的变量的影响。 基于获得的见解，该报告阐明了可用指南的改进，尤其是关于混凝土墩的建造和水生环境中的基台的指南。研究了相关研究以及其他运输部门（DOTS）以及建筑行业的实践，尤其是在海洋环境中运营的机构和公司。此外，全国范围内的调查还分发给了50个州点的主要人员，以更好地了解当前的做法，趋势和常见困难。本研究综合报告对混凝土放置技术进行了详细评估，基于桩的码头的构建方面的挑战，在基础中实现非隔离混凝土的策略以及材料的影响以及与施工相关的变量的影响。基于获得的见解，该报告阐明了可用指南的改进，尤其是关于混凝土墩的建造和水生环境中的基台的指南。
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