船舶水下垂直吊放系统动态响应

分析了与船舶相连的水下垂直吊放系统动态响应,对三维缆索分段动态响应方程采用了凝集参数法和平均切向量技术,在5 m有义波高和4 s超越周期下模拟了吊索的动态张力.结果对避免系统谐振,延长缆索寿命都有重要意义.     

连续刚构梁桥挂篮设计与施工

近年来,随着国内众多大型、特大型梁桥施工项目的如期顺利完成,显示出我国梁桥的施工技术已达到了一个崭新的高度,其中应用较为广泛的一种施工技术就是连续刚构梁桥挂篮施工技术。结合耳海河特大桥施工实例,从对工程实例的概况介绍谈起,然后就三角型挂篮的设计和施工要点进行说明,对指导挂篮的设计施工具有一定的参考价值。     

桥梁施工用大型龙门吊的抗风性能分析

为分析桥梁施工所用的大型龙门吊结构的抗风性能,以某36 m高龙门吊为对象建立有限元模型,根据《公路桥梁抗风设计规范》考虑桥面风速增大以及施工重现期的风速折减,确定了静阵风荷载,对大型龙门吊结构受风时的强度、受压稳定性、抗滑移性与抗倾覆性进行抗风评价。结果表明：在百年一遇风荷载下,龙门吊结构各主要杆件应力、稳定性指标远小于规范规定值;百年一遇风荷载、施工重现期风荷载下应具备142.7 kN、110.6 kN以上的走行方向抗力以防止滑移;尽管在百年一遇风荷载下,龙门吊自重抗倾覆力矩不足以抵抗风致倾覆效应而存在倾覆的风险,但在施工阶段具有足够的抗倾覆安全性。     

山区钢桁梁缆索吊装安全技术和安全管理

莆炎高速沙溪特大桥钢桁梁缆索吊装面对自然条件恶劣、社会环境复杂、施工安全风险高、管理协调难度大的复杂局面，总结了该大桥钢桁梁吊装主要阶段的安全技术措施，从“信息化、清单化、一体化”层面归纳了安全管理中的亮点。这些安全技术和管理措施降低了施工风险，提高了人员安全保障，可为类似山区缆索吊装工程提供参考。     

桥梁缆索用钢丝热镀锌铝镁镀层研究

悬索桥主缆、斜拉桥拉索、拱桥吊杆的使用寿命要求越来越高，尤其是要求悬索桥主缆的设计使用寿命达百年以上，因此对桥梁缆索用钢丝的耐久性要求不断提高。随着技术的不断发展，缆索用钢丝的热镀层也从最初的纯锌层逐步向以锌为主，添加铝、镁、稀土等多元合金发展。依托处于海洋大气腐蚀条件下的深中通道伶仃洋大桥(主跨1 666 m悬索桥)项目，通过相关试验研究和理论分析，重点研究了锌铝镁镀层的结构特点、防腐耐久性能，确定了锌铝镁的合理组分及冷却方式，取得了很好的应用效果，经济效益显著。     

中承式钢箱提篮拱桥拱肋安装施工技术

车田江大桥主桥为280 m中承式钢箱提篮拱，拱肋采用全焊钢箱结构，拱肋安装采用缆索吊装和斜拉扣挂工艺。通过介绍该桥拱肋节段悬臂拼装施工技术，如拱肋首节段采用定位支架精确定位，拱肋标准节段采用缆索吊机配合斜拉扣挂系统进行精确安装，合龙段通过持续观测、吊装姿态模拟及精确配切等技术实现了拱肋的顺利合龙，可为类似工程提供参考。     

粒径对微生物固化砂土抗风蚀扬尘能力的影响

为探究颗粒粒径对微生物固化砂土抗风蚀能力的影响，选用4种不同粒径范围的土样，通过风洞试验以及表面强度、碳酸钙含量测定等试验，从宏观角度分析粒径对微生物固化砂土抗风蚀能力的影响；采用SEM扫描电镜观测，从微观角度对微生物固化砂土的作用机理进行研究。结果表明：颗粒粒径较小的土样，孔隙面积和孔喉直径较小，更易发挥碳酸钙晶体的填充和胶结作用，土体表面形成的固结层更加密实，抗风蚀能力更强且时效性更好。     

三角警告牌抗风稳定性测试方法与测试设备研究

机动车三角警告牌为国家强制性认证产品,其抗风稳定性为必检试验项目。但由于国标GB 19151—2003《机动车用三角警告牌》中对该项目测试方法描述不完整,汽车行业无统一测试方法、设备和测试规范,导致测试精度不统一、精度低,测试结果重复性较差。设计了机动车三角警告牌测试方法和试验设备,制定了测试规范。通过仿真进行了验证,最终得到了一个精度高,重复性好的解决方案,并制造出了测试设备,通过三角警告牌抗风稳定性测试,验证了测试方法和设备的有效性。     

山区超大跨径拱桥缆索吊装系统设计研究

山区拱桥常采用无支架缆索吊装斜拉扣挂法进行安装，缆索吊装系统的合理布置对整个工程的造价、工期及风险控制均有着重要的作用。结合苏坝特大桥独特的施工环境，拱肋安装采用吊、扣分离体系，受力明确；同时，充分利用现场地形地势条件并本着永临结合的思路，对吊、扣塔基础及锚固系统进行了巧妙设计，极大的节省了工期、降低了成本；此外，研发了无辅助措施自行式承索器系统，实现了承索器无动力行走，解决了绳索下垂、缠绕等问题。通过本文的系列研究，以期为山区大跨径拱桥缆索吊装系统设计与施工提供借鉴、参考。     

基于深度学习与漏磁探伤的桥梁缆索检测预警系统研究

为准确、全面地评估桥梁缆索的损伤，开发了基于深度学习和漏磁探伤的桥梁缆索检测预警系统。该系统主要由检测平台和预警平台两部分组成，利用检测平台中爬索机器人的高清摄像头和磁传感器列阵收集缆索表面的缺陷图像及漏磁信号数据，随后将缺陷图像输入到深度学习模型中对其进行自动分类与识别，利用小波分析处理漏磁信号数据以确定内部高强钢丝锈蚀缺陷位置，并根据检测到的数据提出了五级预警。为验证桥梁缆索检测预警系统的可靠性，利用该系统对4座在役斜拉桥的缆索进行检测。结果表明：该系统嵌入的深度学习模型和经过小波分析处理后的磁信号能够准确识别桥梁缆索表面的缺陷特征和内部钢丝锈蚀位置；该系统中预警平台可以将检测信息及时发送给管养部门，便于其采取相应的补救措施。