预应力桁架在青州桥箱梁现浇施工中的应用研究

提出一种利用预应力桁架作为箱梁现浇施工膺架来进行高墩大跨箱梁现浇施工的新方法,该方法通过对普通钢桁架增加撑杆和连杆并施加预应力,可显著提高桁架的强度和刚度.介绍了该桁架的设计与计算方法,并结合福州市马尾区青州五联连续刚构高架桥的施工进行了实践验证,对桥梁施工和钢结构设计都有借鉴意义.     

寒区富水隧道冻结圈围岩冻胀力演化规律研究

寒区富水隧道冻结圈围岩冻胀演化机制是影响其运营安全的关键科学问题。为探究冻结圈围岩的冻胀力演化规律,开展含水围岩低温冻结作用下三维地质力学缩尺模型试验；采用环境冷气进入洞内降温的方式,模拟隧道洞口段围岩温度场分布特征；利用微型压力传感器对含水围岩在低温冻结过程中的冻胀力进行实时动态监测,以获取不同含水率和冻结圈厚度围岩下的冻胀力时空演化曲线。采用多元回归分析方法,建立围岩冻胀率、冻结圈厚度与含水率等参数的拟合计算式；据此建立平面应变状态下考虑围岩含水率和围岩比重指标的冻结圈围岩冻胀力理论解。采用热应力方法模拟冻胀力演化特征,对冻胀力的理论计算值和模型试验测试值进行对比分析,进一步验证试验方法和理论解的合理性。研究结果表明：围岩温度场呈三阶段变化特征以及类似带柄状“正勺”形状分布规律；含水围岩温度场的下降阶段呈非线性分布特征；围岩温度表现出滞后于环境温度变化的趋势。不同含水率和冻结圈厚度下的冻胀力演化规律曲线形态类似,表现为孕育-发展-稳定变化特征。冻胀力理论解与现场实测数值偏差19.7%,与数值解、试验值偏差均在0~20%之间,所提出的冻胀力理论计算方法可为围岩含水率为0~60%范围和冻结圈厚度为0~8.0 m范围冻胀力取值提供参考。研究结论可为寒区富水隧道冻结圈围岩的冻胀力设计及预测研究提供支持。     

二维细长柱体气动力特性试验研究

为了研究包括圆柱体和正多边形的二维细长柱体的气动力特性,对具有5种不同表面粗糙度的圆柱体和4种正多边形(12、16、20、24)柱体进行了风洞模型测力试验。对于圆柱体,分析了雷诺数和表面粗糙度对其气动力特性影响规律;对于正多边形柱体,分析了雷诺数、风攻角以及正多边形边数对其气动力特性影响规律。结果表明:圆柱体表面粗糙度对气动力特性具有明显影响,随着粗糙度增大,阻力系数减小,雷诺数效应减弱;在特定风攻角下,各正多边形柱体气动力系数随雷诺数均变化不大;在试验雷诺数范围内,正多边形柱体的气动力系数随风攻角变化不大;就整体趋势而言,正多边形柱体随着边数增加平均阻力系数减小,平均升力系数增加。     

改进的动态灰色模型在高铁路基变形预测中的应用

在分析灰色预测理论的建模机理和已有动态预测模型研究成果的基础上,从级比检验、背景构造值及残差等方面分别对动态新陈代谢模型进行了改进以提高预测精度,并通过工程实例的部分数据验证其改进效果,而后将其应用于工程中不同位置测点沉降变形的实时预测与分析。研究结果表明:建立的改进动态灰色新陈代谢预测模型群,精度较高,即使对于波动较大的测点,其预测也具有一定的参考价值,适用于高速铁路路基沉降变形的实时预测。     

大间距并列双钝体箱梁气动干扰效应试验研究

为研究气动干扰对大间距并列双钝体箱梁的三分力系数和涡振特性的影响,给这类箱梁静风荷载取值和涡振抗风设计提供参考,根据某并列双钝体箱梁桥跨中断面,制作节段缩尺模型,通过测压和测振风洞试验,测试大间距并列双钝体箱梁的三分力系数和涡振特性,并与单幅钝体箱梁的三分力系数和涡振特性进行对比。结果表明:当1≤D/B≤6(D为双箱梁的净间距,B为单箱梁宽),风攻角为-10°~10°时,气动干扰对并列双钝体箱梁三分力系数的影响表现在下游钝体箱梁上,且主要体现为减小效应;当D/B=3,风攻角为-4°~4°时,气动干扰对下游钝体箱梁的涡振有一定的放大效应,表现为振幅的增大和风速锁定区间长度的变长,与正攻角相比,负攻角时的放大效应更显著。     

建筑及城市风道对城市通风的影响

近年来,雾霾问题逐渐成为严重困扰我国北方局部区域人们正常工作和生活的因素之一。为了解决雾霾问题和改善城市通风效果,除了减排之外,控制楼房高度、规划建设城市风道也被作为建议见诸报道,其真实效果值得研究。利用建筑结构荷载规范,分析了不同粗糙度类别下不同高度处的风速分布,将田野乡村和城市地貌上的风速进行对比,分析了城市建筑对风速降低的程度,并探讨了城市风道的作用,发现无论是降低城市建筑的高度,还是开辟城市风道,对地表附近风速的增大效果十分有限。     

一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法研究

提出一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法,该方法包括车号定位、片段聚类与车号识别3部分.基于连通体分析技术,提出利用货运列车车号字符间特定的几何比例关系有效地定位车号区域;在车号定位基础上,利用视频序列时空冗余信息建立帧信息补正模型,对部分定位错误帧图像进行补正并通过片段聚类方法将包含相同内容的车号视频序列进行切分;利用概率神经网络训练车号联合识别决策器,对可能包含同一车号的多帧图像进行联合识别,有效提高车号识别的准确率.通过在实际货运列车视频数据集上进行测试验证,本文算法对所有帧图像的平均车号识别准确率高于90％,优于传统基于静态图像处理的车号识别方法.     

钢桥密集螺栓异常状态视觉识别方法

针对传统机器视觉方法无法从不同拍摄视角和拍摄距离的图像中较好地识别出异常螺栓的问题，依据钢桥密集螺栓区域自身视觉特点，提出基于区域异常点分析的密集螺栓异常状态视觉识别方法。该方法首先提取和比对图像蓝色和红色通道灰度，完成梁体颜色分割，并运用选定的Canny算子提取梁体区域内边缘，采用Hough线识别方法剔除杂波；其次依据密集螺栓呈现簇状分布特点，运用密度聚类分析定位螺栓簇区域，并依据密集螺栓位置呈现平行网格分布的特点，运用投影分析定位单个螺栓区域；然后依据各螺栓的阴影特征，利用切比雪夫不等式快速判定螺栓状态，完成螺栓异常识别；最后，制作钢桥节点板模型，采集不同螺栓松动或脱落图像，对该方法进行测试。结果表明：该方法对图像拍摄视角和距离的适用度高，对螺栓脱落的识别能力优于对螺栓松动的识别；不同场景下单个螺栓定位的平均交并比大于0.75，且螺栓脱落和松动识别的准确率和召回率分别在0.89和0.85以上。