氯蚀环境下钢混沉管隧道结构时变性态研究

作为重大公共交通基础设施,跨海沉管隧道需具备良好的耐久性能,但在海洋氯蚀环境下隧道结构寿命预测及结构服役时变演化特性方面的研究尚存不足。为此,根据氯离子在混凝土中的扩散规律及钢筋混凝土的氯蚀机理,推导了基于正常使用极限状态的沉管隧道钢筋混凝土衬砌在氯蚀环境下的寿命预测计算模型,并根据相关规范细化了该预测模型的主要参数。在此基础上进一步推导建立了隧道结构钢筋锈蚀率和混凝土弹性模量衰减的时变模型,用于计算不同服役时长下隧道结构钢筋和混凝土的材料参数并作为有限元模型的输入参数。最后,将隧道寿命预测模型及结构时变模型应用于大连某钢混沉管隧道工程,预测该隧道的服役寿命,并分析隧道衬砌材料及结构力学性态随服役时长的时变特性。研究结果表明：①隧道钢筋锈蚀率和混凝土弹性模量衰减率随腐蚀时长均呈现三折线加速上升;②随着服役(氯蚀劣化)时长增加,沉管隧道拱顶跨中位置的内力(弯矩、轴力)逐渐减小,而沉降变形逐步增加;③沉管结构塑性区先出现在结构受拉部位,且在混凝土表面锈蚀胀裂前塑性区基本未发生扩大,而在混凝土表面被钢筋锈蚀胀裂后开始逐步扩大,并在结构受压部位出现塑性区;④在沉管结构受压部位出现塑性区前结构受压部位的最大Mises应力随服役时长不断增加,而在结构受压部位出现塑性区后结构的最大Mises应力加速下降。     

校园景观的构成与设计理念——以南通航运职业技术学院一期环境景观设计为例

本文结合南通航运职业技术学院一期景观设计实例,通过对功能、材料、色彩、绿化等方面的分析,阐述校园景观设计中所注重的问题及运用的设计手法。并运用这些手法去营造一个最大限度满足师生学习生活的使用功能和精神享受的和谐校园。     

物流企业顾客服务绩效分析

顾客服务可定义为:①一种管理活动;②实际业务绩效水平;③整体经营理念。将顾客服务看作一种管理活动,说明对顾客服务要有控制能力,例如订货处理等;将顾客服务视为绩效水平,表明顾客服务可以精确衡量,例如24小时内实现订单配送98%;将顾客服务作为管理理念,则强化市场以顾客为核心的重要性。     

混合片麻岩在一定温度下的蠕变试验研究

通过对秦岭隧道混合片麻财试件在不同温度下的单轴压缩蠕变试验，得出了不同温度睛围岩的蠕变特性，提出可用以描述围岩蠕变特性的模型，并用试验数据确定出模型的参数。     

锯齿形结构面剪切流变及非线性本构模型分析

为了对岩体结构面的蠕变和松弛特性进行比较分析,用水泥砂浆浇筑成不同角度的结构面试样,在岩石双轴流变试验机上对同一应力起点的规则齿形结构面进行剪切应蠕变试验和松弛试验.首先分析了的蠕变与松弛特性,其次对参数非线性流变本构模型的建立和求解进行探讨,最后采用参数非线性流变方程对试验曲线进行拟合. 试验结果表明:结构面剪切蠕变曲线和松弛曲线都可以分为瞬时、衰减和稳定3个阶段;基于能量理论分析蠕变和松弛过程,显示蠕变是能量的注入与耗散过程,而松弛主要是能量的耗散过程;建立非线性流变模型时,应采用流变力学模型理论推导其本构方程;积分法与Laplace变换法求解蠕变方程或松弛方程时,相应的初始条件不相同;考虑黏性系数是与时间相关的非定常参数,提出了参数非线性Maxwell模型的蠕变方程和松弛方程,与试验曲线拟合结果比较理想;蠕变方程和松弛方程的拟合参数值不同,表明蠕变与松弛不等价且不能相互置换.      

对我国港口物流的思考

港口物流是特殊形式下的综合物流体系,是作为物流过程中的一个不可替代的重要节点,完成整个供应链物流系统中基本的物流服务和衍生的增值服务。文章通过举例、比较、分析等方法对国外港口物流的成功之处进行剖析,同时提出我国港口物流存在的问题和解决的方法,以期对我国港口物流的发展有所帮助。     

隧道工程喷锚支护的自动化设计方法

采用自动类比推理框架，并利用人工神经元网络方法考虑工程、地质、岩体结构等因素对支护设计的复杂作用，实现工程设计的智能化，从而形成隧道工程喷锚支护自动化设计系统，该系统避免了传统的经验类比设计方法，而使喷锚支护设计过程更加科学，实用，有效。     

航院精神与山水文脉的完美契合——南通航运职业技术学院天星湖校区整体规划设计解读

基于对航院历史文化与现状的研究与挖掘,对当代大学城规划理想的追寻,南通航运职业技术学院天星湖校区的整体规划具有鲜明的特色和表现手法。文章分别从基地现状与评价、规划思想与整体构思、道路交通系统的规划、用地布局规划等方面入手,对天星湖校区的整体规划进行了剖析和解读。     

从一起车辆发动机部位火警事故说起

2009年4月底．一车辆在车主停车离开后七八分钟，发动机部位大量白烟冒出，打开发动机盖后有明火冒出，幸有路人相助，才未发生更为严重的后果。     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型．采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优．实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的．