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1.
弃渣场常见于基础设施的建设过程中,影响其边坡稳定的因素众多,其中坡面凹凸形态、滑体端部效应以及坡体走向等空间效应因素对边坡稳定性的影响尤为显著.为了研究坡体走向对边坡稳定性的影响,针对走向为折线形(弃渣场上下区域走向存在夹角)的某核电厂弃渣场,探讨了其边坡稳定性分析方法.通过现场地质调查和区域划分,借助ANSYS建立三维模型,利用FLAC~(3D)强度折减法分析稳定性和潜在破坏机制,以此研究弃渣场走向夹角对其潜在破坏机制的影响,最后提出考虑走向夹角因素的不平衡推力法,并展开走向夹角和边坡倾角对弃渣场边坡稳定性影响的分析.研究结果表明:走向夹角影响弃渣场边坡应力场的分布形式和力的传递能力,走向夹角越大其稳定性越好,走向夹角超过60°时边坡安全系数明显提高;坡顶区域倾角越大,坡脚区域倾角越小时,其安全系数提升幅度随走向夹角的增大而显著提高.研究成果可为类似折线形走向边坡的稳定性分析和治理设计提供参考.  相似文献   
2.
依托武汉地铁3号线盾构隧道下穿既有铁路桥梁桩基工程,分别对不加固、桩基周围土体注浆加固、采取隔离桩防护3种工况隧道下穿过程进行有限元数值模拟。结果表明:2种加固措施均能减少地表沉降和桩基位移,满足既有结构物变形控制要求;与注浆加固相比,隔离桩防护对地层沉降和桩基位移的控制效果更显著。在此前提下,可综合考虑工程量、工程造价等因素,根据工程实际情况合理选用加固措施。  相似文献   
3.
为了了解有条件的自动驾驶中,年轻驾驶人的接管反应特性,分析视觉次任务(3×3箭头次任务和4×4箭头次任务)和接管请求时间(TTC为5s和7s)对不同接管时间的影响,基于驾驶仿真平台,设计了包含不同的视觉次任务和接管请求时间的自动驾驶接管场景,针对29名年轻驾驶人进行模拟驾驶试验。使用双因素方差分析来研究不同次任务与不同接管请求时间对接管时间的影响,以及使用Pearson相关性检验来分析不同接管时间的相关性。研究结果表明:与无次任务相比,次任务会显著增加接管时间;不同的次任务对接管时间无影响,次任务与前方有障碍物时的接管请求时间对接管时间无交互作用;与前方无障碍物时的接管相比,前方有障碍物时的接管会显著减少接管反应时间;在驾驶人执行次任务的情况下,不同接管请求时间对转向反应时间和制动反应时间无影响;在前方有障碍物的接管中,驾驶人更倾向于采用制动加转向的组合操作来回避风险,且驾驶人接管回避操作中直接转向和制动加转向的组合操作的比例相同;接管反应时间与制动反应时间有较强的相关性。  相似文献   
4.
储水或泄水的过程使水库内水位不断发生升降变化,并带动沿岸边坡内的地下水位产生升降变化,从而导致沿岸边坡坡体内部渗流水压力与原岩应力随水位升降发生改变。这种改变很可能促使库岸边坡中原本存在的已稳定滑坡体再次发生滑坡,或在部分地质条件较差的地区形成新的土体或岩体滑坡,影响库岸边坡的稳定。为此,通过建立库水下降时库岸边坡数值分析模型,从饱和渗透率对浸润线及库岸边坡安全系数的影响两方面,分析研究了饱和渗透率对库岸边坡稳定性的影响。研究结果表明:边坡浸润线位置受饱和渗透率的影响较大。随着饱和渗透率的不断增大,浸润线位置的变化幅度随水位的变化越来越大,且当水位下降时,浸润线均先在自由坡面处降低,然后再向离坡面较远处的位置逐渐推进降低。同时,边坡的安全系数亦受饱和渗透率的影响,边坡的安全系数在饱和渗透率较大时,随着水位不断下降表现出先减小后增大的变化趋势。而当渗透系数较小时,安全系数随着水位的不断下降呈现出不断减小的趋势,故饱和渗透率将通过影响浸润线位置及库岸边坡安全系数来影响库岸边坡的稳定性。  相似文献   
5.
本文介绍了一起利用配电盘带电体超声波检测,结合非接触定位技术,快速排查并修复35kV电缆终端缺陷的案例。通过停电检验和内部刨解查证,对终端缺陷原因进行详细分析,确定该终端缺陷是由于电缆终端制作工艺和电缆安装存在问题所致,同时对缺陷处修理方法进行详解。本文最后对防范35kV电缆终端发生故障提出了建议。  相似文献   
6.
7.
结合某高速公路机电工程实例,以工程概况作为切入点,分析了该高速公路机电工程的安装技术,并探讨了高速公路机电工程安装与质量检测措施,以优化整个机电工程系统。  相似文献   
8.
为进一步探究掺入高性能减水剂对强透水砂卵石地层同步注浆浆液性能的影响规律,在室内配置了6组不同减水剂掺量的配合比进行试验。结果表明:减水剂的掺入能有效改善膨润土导致的浆液过稠、流动度严重不足问题,当减水剂掺量为9.0~10.8 g/L时,不仅浆液的流动度、稠度得到改善,而且还能保持浆液具有较好的抗水分散性。  相似文献   
9.
以京沪高速铁路土建四标的淮河特大桥为例,对高速铁路桥梁在架梁过程中的桥墩沉降监测情况进行了分析总结,总结出了荷载与沉降的关系式。  相似文献   
10.
在无人驾驶领域,随着车辆上布置的传感器不断丰富,无人驾驶系统可以从周围环境获得更多的信息,从而为车辆的自主判断行为决策带来可能。然而即使是有经验的驾驶员在进行变道动作的时候也需要格外的小心,因此无人驾驶系统的变道行为分析需要做到足够准确和谨慎,才能保证安全性,这也正是目前为止还没有非常完善的无人驾驶变道决策系统的原因。本文提出一种基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术,帮助无人驾驶车辆在道路行驶中进行更有效、更安全的自主变道决策。  相似文献   
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