岩体变形参数的应力状态效应研究

岩体力学参数存在随应力状态不同而变化的特性，称为应力状态效应。岩体力学特性的实测值具有空间场分布特征，分析表明地应力（或围压）的有规律变化是造成岩体力学参数空间变化的主要原因。考虑到实测地应力多具有较大的离散型，尝试利用反演方法获取地应力场信息，通过多元回归分析得到实测岩体变形参数与地应力的经验关系，以研究岩体变形参数的应力状态效应。通过一工程实例研究：得到地下厂房区域的岩体变形模量为16GPa左右，与反演分析结果也比较符合；通过应力状态效应研究得到的岩体变形参数物理场，是一个渐变的物理场模型，是更为符合工程实际的；主要考虑了岩体力学参数的应力状态影响，通过一系列的计算得到，人为因素少，计算结果可供工程实践参考。     

龙潭隧道围岩参数与地应力场联合反演

龙潭隧道是沪蓉国道主干线湖北境内一条主要隧道,它的全长近8 900 m,埋深约500 m,为典型的深埋长隧道.隧道经过地区的地质条件复杂、地应力较大.为了合理地计算围岩稳定性,利用实测位移信息,进行了围岩参数和地应力场的反演.基于实测收敛位移,采用进化神经网络法,提出了一种围岩参数和地应力场联合反演的新方法,并利用该方法对龙潭隧道多个典型断面进行了反演研究.为了验证反演结果,采用反演得到的围岩参数和地应力场进行了数值计算,其计算结果和实际情况吻合.计算结果表明,通过反演,能得到反映整个隧道围岩参数和地应力场的基本参数,反演结果能较好地反映实际情况.     

汶川8.0级地震前后福堂隧道应力场变化研究

"5·12"汶川地震后,发震断裂上盘的高地应力本应获得一定程度的释放,但位于该地区的福堂隧道仍出现了较强烈岩爆灾害和饼裂岩芯等高应力特征.为研究该特殊高地应力现象,基于实测地应力值和地震前后区域地应力反演分析,获得了该特殊高应力现象的形成原因.结果表明:"特殊高地应力"主要受断裂带逆冲推覆持续作用、浅表生改造、介质差异及其距发震断裂的距离效应等因素影响而综合形成;强震后福堂隧道靠映秀侧洞段应力有较大降幅,而靠汶川侧洞段应力值降幅较小且仍处于高应力状态;隧道K18+850~K21+450段最大地应力介于20~25 MPa之间.特殊的地应力特征使得隧道两端具有完全不同的工程特性,对不同应力值洞段的支护参数选取、施工方法及隧道造价等都具有重要的工程意义.      

花岗质侵入岩地层隧址区的初始地应力场反演分析

火山隧道隧址区地层主要以花岗闪长岩侵入砂、泥岩分布,隧道轴线穿越花岗质侵入岩附近,岩性变化剧烈,地应力分布复杂.利用地应力实测数据反分析侵入岩体区域初始地应力场分布规律以对设计、施工提供理论指导.根据火山隧道地勘资料建立三维数值模型,基于现场水压致裂法实测原位地应力数据,采用多元线性回归法反演得到工程区域初始地应力场,...     

基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析

结合宜万铁路堡镇隧道的施工,将BP神经网络和遗传算法引入特长隧道软岩段的施工位移反分析,采用遗传算法自动搜索BP神经网络训练效果最优的参数,建立起反映围岩变形与岩体物理力学参数及初始地应力之间高度非线性、不确定的GA-BP智能模型,然后采用遗传算法在岩体物理力学参数和初始地应力取值范围内,搜索BP神经网络预测围岩变形与实测围岩变形最接近的参数组合,取得反演获得的岩体物理力学参数和初始地应力.从堡镇隧道应用结果来看,这种进化神经元算法反演结果可以满足隧道施工的需要,并为类似工程提供了借鉴.     

跨断层桥梁抗震综述

在交通强国战略深入推进的时代背景下,中国公路、铁路网的发展使得跨越断层修建桥梁不可避免,川藏铁路的规划、设计和修建更让这个问题日益突出. 同时,公路和铁路抗震规范采用避让断层造桥的规定与无法避让造桥的实际情况之间的矛盾也日渐凸显. 在地震作用下跨越活动断层的桥梁比非跨越断层桥梁具有更复杂的受力特点、破坏形式和破坏机理,我国对跨断层桥梁的研究尚处于起步阶段,可供参考的相关文献资料、工程实例以及抗震设计规范缺乏. 为了确保跨断层桥梁的安全性,基于国内外对跨断层桥梁的研究现状,归纳总结了活动断层特征、断层处地震动、跨断层桥梁的破坏特征、跨断层桥梁分析方法以及跨断层桥梁概念设计措施. 梳理了当前跨越断层桥梁抗震存在的问题,并对未来跨断层桥梁的研究进行了展望,指出断层地震空间性、跨断层桥梁破坏机理、多灾害对跨断层桥梁的影响、跨断层桥梁快速抢修技术和人工智能技术在跨断层桥梁抗震中的应用将是未来发展方向,为未来跨断层桥梁抗震设计、性能评估和规范拟订提供参考.      

智能三维位移反分析法在浅埋偏压隧道中的应用

支持向量机（Support Vector Machines,SVM）算法具有小样本、全局优化和泛化性能好的优点,且不存在过拟合的弊病.结合张石高速北口隧道浅埋偏压段的施工,将一种改进的支持向量机算法引入隧道工程位移反分析,并采用遗传算法在样本训练阶段自动搜索训练效果最优的SVM参数,建立起围岩力学和初始地应力参数与洞周位移的非线性SVM映射;然后,以遗传算法在围岩力学和初始地应力参数范围内,自动搜索能使SVM计算位移与实测位移最接近的参数组合,完成围岩力学和初始地应力参数的智能辨识.应用结果表明,这种新型的智能位移反分析法能在监测数据有限的情况下,高精度地反演辨识围岩力学与初始地应力场参数,为围岩变形超前预报提供计算参数以指导施工,并为类似工程提供借鉴.     

鲜水河构造带某隧道地应力反演与分析

地应力的分布规律严重影响地下工程建设,获得开展工程区域地应力场分布对指导支护结构的设计具有重要意义.在鲜水河断裂带某隧道工程区采用钻孔水压致裂法进行了深孔地应力测试,基于地应力测试结果,得到了开展工程区域地应力随深度的变化规律,并利用数值模拟进行地应力反演.结果表明:地应力随深度的增加而逐渐增加,其中最大水平地应力的递...     

某试验路段冲击碾压技术与孔隙水压力监控

在公路路基施工碾压过程中,每轮冲碾的时间间隔是一个重要的施工参数。考虑到现场条件的不便,通过实测数据重点分析孔隙水压力和地下水位的时变规律,提出用反算现场频率来指导冲碾施工的方法,对同类工程施工具有一定的参考价值。     

SDG故障诊断决策表的粒约简算法

为了减少故障特征集的维数,降低流程系统故障诊断知识库的复杂程度,本文将基于二进制粒矩阵的粒约简算法引入到基于SDG模型的故障诊断中.以离心泵与液位系统为例,用粒语言来描述和表达SDG故障诊断模型中的元素,建立反映故障-征兆因果关系的决策表,进而对冗余属性及属性值进行约简,有效地约简了SDG诊断规则,提高了故障诊断的效率.     

缓和开孔矩形薄板应力集中方法的弹性分析

通过对复合材料开孔板孔边的应力-应变分析,提出了一种可行性的方法求解应力集中系数,并通过计算得到应力集中现象的应力分布规律.应力数据由弹性理论求出,得到在一定范围内表示孔边应力集中系数的近似表述式.通过与ANSYS7.0求出的结果比较证明了该式的可行性和精确度.     

构造形迹理论在断层判别中的应用研究

从地质力学的构造形迹理论入手,按力学性质将断层分为压性断层、张性断层、扭性断层和压扭性断层、张扭性断层5类,并分别阐述了上述断层在单期和多期复合活动中的宏观力学鉴定特征。在工程实践中通过对掌子面围岩构造形迹的准确观察,并配合TSP等地质超前预报技术能够准确判明前方断层性质,在隧道施工安全和经济方面取得了满意的效果。     

斜拉桥索无损检测信号的滤波处理方法

针对在役斜拉桥索只能进行无损检测的特点,设计了基于漏磁检测的缆索缺陷检测系统。实测结果表明,缺陷产生的漏磁信号往往附有大量的噪声信号,导致信号特征不显著。为此,应用信号平滑、小波包差分超限滤波和BP神经网络模式识别等信号分析方法,对采集信息进行滤波处理,以获取比较显著的特征量化信号。仿真结果表明,经过滤波处理后的漏磁信号特征明显,为桥梁斜拉索的断丝缺陷检测和分析提供了可靠依据。     

Intelligent direct analysis of physical and mechanical parameters of tunnel surrounding rock based on adaptive immunity algorithm and BP neural network

Because of complexity and non-predictability of the tunnel surrounding rock, the problem with the determination of the physical and, mechanical parameters of the surrounding rock has become a main obstacle to theoretical research and numerical analysis in tunnel engineering. During design, it is a frequent practice, therefore, to give recommended values by analog based on experience. It is a key point in current research to make use of the displacement back analytic method to comparatively accurately determine the parameters of the surrounding rock whereas artificial intelligence possesses an exceptionally strong capability of identifying, expressing and coping with such complex non-linear relationships. The parameters can be verified by searching the optimal network structure, using back analysis on measured data to search optimal parameters and performing direct computation of the obtained results. In the current paper, the direct analysis is performed with the biological emulation system and the software of Fast Lagrangian Analysis of Continua (FLAC3D. The high non-linearity, network reasoning and coupling ability of the neural network are employed. The output vector required of the training of the neural network is obtained with the numerical analysis software. And the overall space search is conducted by employing the Adaptive Immunity Algorithm. As a result, we are able to avoid the shortcoming that multiple parameters and optimized parameters are easy to fall into a local extremum. At the same time, the computing speed and efficiency are increased as well. Further, in the paper satisfactory conclusions are arrived at through the intelligent direct-back analysis on the monitored and measured data at the Erdaoya tunneling project. The results show that the physical and mechanical parameters obtained by the intelligent direct-back analysis proposed in the current paper have effectively unproved the recommended values in the original prospecting data. This is of practical significance to the appraisal of stability and informationization design of the surrounding rock.     

基于LabVIEW的柴油机振动信号测试与分析

文中介绍了基于LabVIEW开发平台的柴油机缸盖振动信号采集与分析,结合PCI-4472开发了数据采集系统。利用LabVIEW和Matlab的强大功能,编写信号分析与模式识别程序,模拟柴油机气阀漏气和气门间隙异常等故障,获取3110柴油机缸盖振动信号并建立AR与RBF神经网络结合的诊断模型进行了故障识别,这对于实现故障诊断的数字化与智能化有重要的意义。     

Primary Research on Real-Time Fault Diagnosis Platform for Fuel Tank System of an Aircraft

Sub-tanks in fuel tank systems of aircrafts transfer fuel to engines in certain order. These sub-tanks and attached tank-accessories affect each other, and make fault diagnosis in such systems rather difficult. Without real measured data, this paper analyzes fault modes and fault effects of the fuel tank system, including its tankaccessories, of a given aircraft. Fault model of the system is built theoretically, and fault diagnosis criteria are deduced. Such criteria are then quantified to train a back propagation neural network(BPNN) as fault diagnosis model. To realize fault diagnosis of the real fuel tank system, a real-time fault diagnosis platform based on Lab View and Vx Works to perform this diagnosis method is discussed. This platform is a technical groundwork for fault diagnosis in real fuel tank systems.     

特征矩阵的主存故障检测在微机保护中的应用

在分析基于特征矩阵的主存故障检测方法原理的基础上,介绍了检测地址位及数据位故障时特征矩阵存在的条件及其确定方法．针对微机保护系统,给出了可用于其主存故障检测的特征矩阵．该检测方法原理简单,使用灵活,无需额外的设备,可有效检测到主存各种模式的故障,具有较高的准确度．     

基于收敛约束原理的大断面黄土隧道围岩与初支稳定性分析

黄土特殊的工程性质决定了黄土隧道结构的受力复杂性．大断面黄土隧道由于开挖断面大,开挖方法一般采用台阶法或交叉中隔壁法（CRD）．因此,沿用传统的观测点布置方法进行测点布置和位移观测,存在一定的困难．收敛约束法应用方便,思路明确．用收敛约束法对隧道初期支护进行稳定性分析,不仅能正确地反映隧道施工中的各种力学现象和过程,还能弄清楚围岩与支护“相互作用”和“动态作用”的特点．本文基于收敛约束原理,结合现场实测数据,对兰渝高铁某大断面黄土隧道的围岩稳定性和初支的安全性进行评价．为隧道的后续施工．提供参考．     

基于模糊灰色关联模型的舰船液压装置故障诊断研究

从舰船液压装置及其故障的特殊性出发,提出液压系统是个灰色系统,其故障具有灰色性质,从而为灰色系统理论应用于液压装置的故障诊断提供了前提.鉴于液压系统的状态特征参数不确定或存在区间取值,基于模糊隶属函数提出了一种模糊灰色关联诊断模型,并对舰船液压装置进行故障诊断研究.结果表明,在信息量较少的情况下,模糊灰色关联分析方法是舰船液压装置状态识别与故障诊断的一个有效工具.     

基于深度时频特征的机车轴承故障诊断

针对现有机车轴承诊断方法存在故障特征提取不理想、诊断精度低等问题,提出了一种基于深度时频特征的机车轴承故障诊断新方法;利用双通道一维和二维卷积神经网络(CNN)分别对输入的一维原始信号和连续小波变换(CWT)提取的二维时频信号进行深度特征提取;为使输入的一维原始信号简单而有效地反映出信号在时域的全局特征,上通道使用一维CNN,为使输入的二维时频域信号能多角度地反映出信号的细微局部变化,下通道使用二维CNN;在融合层中将上下通道特征自动融合成一个新的深度时频特征,并将提取到的深度融合时频特征经归一化指数函数进行故障分类识别;在此基础上,分析了某局机务段实测的7种机车轴承数据,验证了本文方法的实际工程应用价值。研究结果表明:基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法对7种机车轴承故障的平均诊断精度达到了100%,与一维CNN模型、二维CNN模型和支持向量机(SVM)模型相比,平均诊断精度分别提高了0.7%、1.9%和2.2%;本文方法提取的深度时频特征中每类故障分布间隔规则有序,类内间距很小,而单个一维CNN模型和二维CNN模型提取的特征的每类故障分布间隔不规则,类内间距较大,说明基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法提取深度特征的能力优越,是一种解决机车轴承故障诊断问题的有效模型。