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桩基础边载作用会在桩周产生负摩阻力,进而危及软土地区高桩码头、人工岛、路基等工程的安全。通过开展黏土中单侧堆载作用下单桩室内模型试验,测定桩身应变、桩顶沉降和水平位移,研究边载作用距离和桩型对桩身轴力及弯矩的影响,探讨桩身负摩阻力、桩顶沉降和水平位移在黏土固结过程中的时间效应。结果表明:边载作用距离对桩身最大轴力和最大弯矩有较大影响;翼板桩会增加桩身最大轴力和最大弯矩;负摩阻力和有效应力系数随时间增长且增速趋缓;增加边载作用距离和添加翼板都会提升桩身中性点位置,在这两组试验中均提升了8.33%。 相似文献
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文章结合张唐铁路工程燕山隧道下穿公路出口段,采用三维有限差分程序,研究分析了其施工过程中的地层变形特性、力学响应、能量积聚及塑性区分布特征.研究结果表明:公路最大沉降量小于规范要求,围岩竖向最大变形为20 mm,水平变形为16 mm;掌子面前方挤出变形明显,最大值为38 mm;边墙能量密度集中现象较显著,位于距洞壁5 m深部围岩处;掌子面前方6 m左右围岩处出现能量积聚,为掌子面稳定关键部位:塑性区主要集中在掌子面前方、拱肩、边墙及墙脚.为此,建议对掌子面进行预加固,保证墙脚和拱肩部位配筋,提高结构整体稳定性. 相似文献
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轻型屋面钢檩条的竖向荷载、整体稳定性计算以及檩条与屋面梁、屋架的连接构造是设计的重要环节,本文结合规范和国家标准设计图的编制提出若干问题,供参考. 相似文献
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提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。 相似文献
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《西安交通大学学报(医学版)》2015,(6):782-786
目的研究转化生长因子β1(TGF-β1)对牙周膜干细胞(PDLSCs)的迁移、粘附和增殖的影响,初步探讨TGF-β1通过影响牙周组织干细胞参与牙周改建的机制。方法分离培养人PDLSCs,鉴定其多向分化潜能。用Transwell法检测TGF-β1对PDLSCs的迁移的影响。用粘附实验检测TGF-β1对PDLSCs粘附能力的影响。用MTT法和生长率法检测TGF-β1对PDLSCs增殖的影响。结果浓度为2.5ng/mL以及10ng/mL的TGF-β1可促进PDLSCs的迁移,而且此作用呈剂量效应关系。粘附实验结果显示,在分别作用2h和4h后,浓度为10ng/mL的TGF-β1可促进PDLSCs的粘附。MTT法的结果证实了TGF-β1可促进PDLSCs的增殖,该作用呈剂量效应关系。再将细胞在含有或者不含有10ng/mLTGF-β1的培养基中培养2、4、6d,对细胞进行计数后发现TGF-β1显著促进PDLSCs的生长。结论 TGF-β1可促进PDLSCs的迁移、粘附和增殖。推测TGF-β1可能通过诱导PDLSCs向牙周组织部位迁移并提高其粘附和增殖能力。 相似文献
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2014年2月7日,信息中心完成日照港铁运公司铁路车号识别系统服务器的迁移工作。
迁移后的铁运公司铁路车号识别系统服务器部署在集团虚拟化平台上,该虚拟化平台以三节点服务器集群高可用的方式,在硬件层面解决了服务器单机故障的隐患,从而降低了信息系统因服务器硬件损坏造成的故障风险。 相似文献