周中

作品数：52被引量：456H指数：13
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发文主题：隧道土石混合体泥水盾构隧道工程滑坡更多>>
发文领域：建筑科学交通运输工程天文地球自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《公路》《东南大学学报（自然科学版）》《公路与汽运》《隧道与地下工程灾害防治》更多>>
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基于自注意力机制与卷积神经网络的隧道衬砌裂缝智能检测被引量：2
《铁道学报》2024年第9期182-192,共11页周中 闫龙宾 张俊杰 张东明 龚琛杰 
国家自然科学基金(51908557);长沙理工大学公路养护技术国家工程研究中心开放基金(kfj220101);湖南省自然科学基金(2024JJ5428)。
卷积操作固有的局部性,导致难以捕获裂缝的全局特征表示。针对这一问题,以YOLOv5网络框架为基础,通过融合自注意力机制和卷积神经网络提出一种高精度隧道衬砌裂缝智能检测算法ST-YOLO。构建一种双分支特征提取模块,分支一采用基于自注...
关键词：隧道工程 结构裂缝 目标检测 深度学习 神经网络 
矿坑回填区地铁车站基坑开挖变形规律研究
《现代隧道技术》2024年第S01期779-786,共8页李轲 王德起 朱尚明 张亚洲 周中 张九州 
矿坑回填区土体特性和回填材料的不均匀性使得基坑开挖引发的变形更具复杂性。通过现场监测和数值模拟相结合的方法,对矿坑回填区地铁车站基坑的变形行为进行系统分析。研究发现,基坑开挖初期和中期,因回填土强度较低,地表沉降较为明显...
关键词：地铁车站 矿坑回填区 基坑开挖 扰动变形 现场监测 数值模拟 
基于改进YOLOv4的隧道衬砌裂缝检测算法被引量：14
《铁道学报》2023年第10期162-170,共9页周中 张俊杰 鲁四平 
国家自然科学基金(50908234);湖南省自然科学基金(2020JJ4743)。
针对传统隧道衬砌裂缝检测手段中存在的检测精度低、泛化能力差、检测速度慢的问题,对YOLOv4目标检测算法进行改进:引入Mosaic数据增强技术对输入图片数据进行预处理;采用轻量级网络MobilenetV3取代CSPDarknet53作为YOLOv4神经网络的主...
关键词：隧道工程 衬砌裂缝 目标检测 YOLOv4 深度学习 神经网络 
岩溶区隧道新型绿色注浆材料试验研究被引量：4
《铁道工程学报》2023年第7期63-68,共6页周中 邓卓湘 鄢海涛 张俊杰 
湖南省自然科学基金项目(2020JJ4743);中南大学研究生科研创新项目(1053320220769)。
研究目的:为解决传统注浆材料难以同时满足岩溶区隧道注浆止水、回填及加固要求的问题,研究一种由硫铝酸盐水泥、普通硅酸盐水泥、甲酸钙、聚羧酸、瓜尔胶配制而成,适用于岩溶区隧道注浆的新型绿色注浆材料(Green Grouting Material, G...
关键词：岩溶区隧道 注浆加固 新型绿色注浆材料 动水留存率 
基于YOLOX-G算法的隧道裂缝实时检测被引量：19
《铁道科学与工程学报》2023年第7期2751-2762,共12页周中 闫龙宾 张俊杰 杨豪 
国家自然科学基金资助项目(50908234);湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ4743);中南大学研究生科研创新项目(1053320213484)。
裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,影响隧道的结构耐久性和运营安全性。由于现役隧道日常检修任务艰巨,因此对隧道裂缝的高效智能化检测至关重要。针对隧道衬砌裂缝传统检测方法检测精度低、检测速度慢等问题,基于YOLOX算法提出一种新的Y...
关键词：隧道工程 裂缝检测 深度学习 神经网络 
基于GA-Bi-LSTM的盾构隧道下穿既有隧道沉降预测模型被引量：16
《岩石力学与工程学报》2023年第1期224-234,共11页周中 张俊杰 丁昊晖 李繁 
国家自然科学基金资助项目(50908234);湖南省自然科学基金项目(2020JJ4743)。
为了对盾构隧道下穿既有隧道的安全控制提供支撑,以既有地铁隧道的沉降预测误差为目标,采用遗传算法(GA)对双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)结构中的时间序列的长度、隐藏层的单元数、隐藏层层数、LSTM的层数以及dropout进行参数优化,并在...
关键词：隧道工程 盾构隧道 神经网络 遗传算法 预测模型 沉降量 
基于深度学习的公路隧道表观病害智能识别研究现状与展望被引量：18
《土木工程学报》2022年第S02期38-48,共11页周中 闫龙宾 张俊杰 龚琛杰 
国家自然科学基金(50908234);湖南省自然科学基金(2020JJ4743);中南大学研究生科研创新项目(1053320213484);湖南铁院土木工程检测有限公司开放课题(HNTY2021K06)
公路隧道服役过程中会产生诸多衬砌病害,其会影响隧道的结构耐久性与运营安全性,对隧道表观病害进行高效智能化识别至关重要。常用的人工巡检方式效率低下且准确率低,而基于深度学习算法进行表观病害智能识别能提高检测的效率和准确性,...
关键词：公路隧道 隧道病害 深度学习 神经网络 病害检测 
轻质土换填路堤地基侧向变形非线性算法研究被引量：2
《铁道工程学报》2022年第11期12-18,共7页周中 李繁 鲁四平 
国家自然科学基金项目(50908234);湖南省自然科学基金项目(2020JJ4743)。
研究目的:目前对于轻质土路堤下地基侧向变形方面的研究仍缺乏相配套的理论算法,因此本文考虑轻质土换填路堤荷载的特殊性,推导地基侧向位移理论解;基于Walsh公式和土体单元球形孔隙假定提出考虑土体非线性的变形模量修正模型,综合构建...
关键词：轻质土路堤 地基 侧向位移 Walsh公式 变形模量 非线性特征 
基于GA-BP神经网络的泡沫轻质土强度预测被引量：14
《华南理工大学学报（自然科学版）》2022年第11期125-132,共8页周中 邓卓湘 陈云 胡江锋 
湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ4743)。
泡沫轻质土的抗压强度是其重要的力学性能。精准地预测和调整泡沫轻质土的抗压强度,对于提高施工效率有重要的现实意义。为实现对泡沫轻质土抗压强度的智能控制和优化,设计了包含4节点输入层、8节点隐层、1节点输出层的拓扑结构,输入层...
关键词：泡沫轻质土 抗压强度 BP神经网络 遗传算法 GA-BP神经网络 
基于深度语义分割的隧道渗漏水智能识别被引量：14
《岩石力学与工程学报》2022年第10期2082-2093,共12页周中 张俊杰 龚琛杰 丁昊晖 
国家自然科学基金资助项目(50908234);湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ4743);湖南铁院土木工程检测有限公司开放课题(202106)。
为解决现有隧道渗漏水检测方法中存在的检测精度较低、抗干扰能力较差、检测速度较慢的问题,提出了一种基于深度语义分割的隧道渗漏水图像识别算法。该算法以DeepLabv3+语义分割算法为基础,首先采用轻量化分类网络EfficientNetv2作为主...
关键词：隧道工程 渗漏水 语义分割 深度学习 神经网络 
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