宁波轨道交通2号线磬坑开挖施工技术

通过对宁波轨道交通2号线汽车市场站基坑开挖施工的介绍占分析,阐述施工的重点、难点及相应的对策与措施,并根据实际工作倒总结,提出合理的、具有适应性的技术方案。     

深厚软土桥梁桩基荷载传递特性及沉降控制效果研究

通过杭甬铁路客运专线柯桥特大桥单桩静载试验,桩身应变、桩身压缩量及桥墩沉降的测试,研究深厚软土地区桥梁桩基的荷载传递特性及沉降控制效果。结果表明:桩侧摩阻力先于桩端阻力发挥作用;尽管桩端置于强风化凝灰质砂岩上,但在试验荷载下2根超长试验桩的端承比均小于1.5%,桩的承载特性表现为摩擦桩的性质;单桩静载试验实测的桩身压缩量占桩顶沉降量的85%以上;桥墩浇筑完成后经过753d的沉降观测,2个试验墩实测沉降量分别为3.00和3.41mm,其中,无砟轨道铺设后300d的实测沉降分别为0.11和0.25mm,表明在深厚软土地区采用超长钻孔灌注桩控制桥梁基础沉降的效果显著。     

地铁盾构隧道下穿既有铁路变形控制研究

盾构隧道下穿既有铁路线路会造成铁路线路沉降变形,影响列车的正常运行。基于此,在某实际工程的基础上,对地基加固、盾构下穿过程中铁路线路沉降情况进行监测分析。结果表明：旋喷桩加固注浆施工对铁路线路影响很小,当旋喷桩加固施工完成后,主加固区施工对铁路线路影响较大;地基加固对盾构下穿时铁路线路变形控制有较好效果,隧道穿越施工期间,路基最大沉降量为36．52mm,轨面最大沉降量为15．88mm,满足规范要求。     

盾构施工参数对地铁穿越公路桥梁桩基的影响

为了提升地铁穿越公路桥梁桩基的稳定性,考察了盾构施工过程中开挖步数、掌子面推力和注浆压力对桩基变形的影响。结果表明,随着开挖步数的增加,桩基横向水平位移与桩身埋深关系曲线逐渐转变为“鼓凸”状,且随着开挖步数增加,桩基横向水平位移呈现逐渐增大的趋势。掌子面推力不会对桩基横向位移造成明显影响,但随着掌子面推力逐渐增大,桩基纵向位移呈现逐渐增大的趋势;随着注浆压力增加,桩体横向位移逐渐增大而纵向位移逐渐减小。在对地铁穿越公路桥梁桩基进行盾构施工过程中,可以通过调整注浆压力来对桩体变形进行控制,从而最大限度的保证桩体的稳定。     

深中通道泄洪区下部结构宽墩对大悬臂盖梁受力的影响分析

独柱墩盖梁由于占地小、净空大、景观效果好,在市政桥梁工程甚至跨海桥梁工程中得到广泛应用.但由于采用独柱墩,墩柱横向尺寸较大,在盖梁受力分析时需考虑墩柱对盖梁受力的影响.以深中通道工程为背景,采用各种计算模型对其泄洪区引桥下部结构宽墩独柱盖梁进行详细的受力计算分析,对比分析各种模型的设计安全性和宽墩对盖梁受力的影响,从而对盖梁的设计计算提出建议.     

云南某膨胀土地基路堤滑坡治理研究

针对云南某膨胀土斜坡地基上路堤滑坡,从地形地貌、裂缝分布、人为因素等方面分析了成因.结合补充勘察、深层观测确定主滑动面位置,通过室内试验和稳定性反算确定滑带强度参数.在计算下滑力的基础上,结合路堤填料情况、施工条件、滑坡体状况确定了卸载+抗滑桩分级支挡+路基加筋+排水梳理坡面防护的综合处置方案,并取得了良好的处置效果.     

基于ANSYS的深基坑承压水降压对周边环境影响分析

随着城市地下空间开发朝着深层发展,深基坑工程成为城市建设中的重要课题。当基坑达到一定深度后,不可避免地遇到承压水层的突涌问题。其中悬挂式止水帷幕的基坑,对承压水层的处理通常要求按需降压,既要保证基坑抗突涌稳定,同时也要尽可能保证对坑外承压水层产生较小的影响,特别是对于周边环境复杂、保护等级较高的基坑。利用ANSYS 10.0通用有限元软件中的热分析模块模拟基坑工程中承压水降压的过程,再通过结构模块继承承压水层水头降深结果,将其转换为土层的初始应变,最后经过结构模块的计算分析,得出准确的土体位移结果。为深基坑工程承压水降压设计以及对周边环境影响分析提供了一种新方法。     

深厚软土地基上某船闸围堰设计

以紧邻外海的双鱼岛填海工程游艇别墅项目船闸工程为例,从设计的角度对船闸围堰的总体布置、结构形式以及防渗技术进行重点研究.结合围堰所处的深厚淤泥地质条件,从结构安全、经济合理、拆除便利、就地取材等方面综合考虑,选取2种断面型式综合比较,推荐采用抛石挤淤堤+堤后防渗墙的方案,丰富了围堰的结构设计类型,并为类似工程提供借鉴.     

轨道高架桥下基坑开挖的相关措施及研究分析

近年来,越来越多的工程建设与已建轨道的关系越来越密切,施工环境也越来越复杂.以春申湖路快速化改造中元和塘东隧道基坑下穿轨道2号线号线高架为例,通过开挖施工中采取的一系列技术措施(MJS工法、开挖工序安排、应用支撑自动轴力补偿系统、加强监测等),并运用数值模拟软件,建立地上地下整体模型,将结果与过程监控数值对比,确保了轨道交通结构稳定和运营安全,为今后难度大、复杂程度高的城市建设施工提供了很好的借鉴作用.     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。