客运专线桥墩支承垫石顶高程的智能计算

铁路客运专线的轨道形式确定较晚,为使施工顺利进行,桥梁专业先为上部结构预留固定高度,等到轨道形式确定后,通过调整垫石顶高程来保证轨道的架设,计算垫石顶高程任务繁重、过程复杂、出错率较高,如何保证计算的快速与正确性具有重要意义。总结影响垫石顶高程计算的各种因素,建立相应的数据库进行量化,设计出计算流程规范计算过程,构思智能读图算法核对控制高程。选用Excel作为数据库存储数据,采用VB语言结合Excel和cAD编制程序,实现垫石顶高程的智能计算。经过京津城际铁路和京沪高速铁路两条线的验证,结果表明,该程序计算速度快,计算结果准确,操作简单,界面友好,把大量技术人员从繁重而重复的任务中解脱出来。     

降低铁路桥梁设计图纸打印成本的方法

采用VB语言编制智能排版打印软件,实现了图纸程序化排版、无人干预下批量发送到打印机的自动化打印过程,提高了打印出图的工作效率,避免了人为操作带来的纸张浪费.该软件还能控制普通打印机用A4纸自动分页打印长大图纸,减少了购置针孔打印机的成本.     

铁路桥梁地质图形的反演算法研究

分析地质钻孔图和地质纵断面图特征,从地质钻孔图着手,批量提取各钻孔编号、里程和土层分界点高程存人钻孔存储表中,通过表中里程和高程数据在地质纵断面图中找到钻孔土层分界点位置,与钻孔连线进行匹配,确定钻孔连线的上下土层信息存入表中,根据地质数据表设计反演算法,可得到任意里程位置处土层信息.将该方法应用于铁路桥梁设计任务量高峰期,可缩短桥梁基础设计时地质资料处理时间,在工期短、人员少的情况下,保质保量地按时完成任务.结果表明:该算法反演速度快、结果准确,可实现桥梁专业与地质专业的无缝衔接.     

基于力流分析的铁路承台三维拉压杆模型研究

由于铁路桥墩和承台尺寸较大,承台连接桥墩和桩基受力十分复杂.承台设计中套用"受弯理论"和公路规范的"撑杆-系杆理论"缺乏依据.在调研国内外相关厚承台研究成果的基础上,以石济高铁承台通用图为研究对象,对8个典型承台进行受载后力学分析,得到承台内部的受力特点.基于力流分析,并通过不断优化所建立的三维拉压杆尺寸和节点位置,得...     

铁路路基雷达探测数据的处理

分析铁路路基雷达探测数据失真的主要原因,参考雷达探测在其他领域里的应用成果,设计相应的数据处理方法,最大限度地消除其影响。对轨枕中钢筋形成的多次波反射,采用抛物线拉冬变换法消除。对铁路沿线设施和通讯工具产生的随机噪声,采用小波域KL变换的方法去除。为弥补雷达探测剖面图对薄层和深层分辨率的不足,采用高通滤波和瞬时相位法加以提高。分别设计相应的数据处理算法步骤,采用VC和MATLAB混合编程技术实现。对2000年沪宁线路基雷达检测数据处理的结果表明：设计的数据处理方法具有计算速度快、通用性强、参数少的特点;处理后的雷达探测数据图像深部信号强、界面分层清晰,显示病害位置突出。     

丹大铁路高填土框构桥设计

以丹大铁路小华尖框构桥为例,建立仿真模型,对二期恒载、恒载土压力、活载土压力和列车活载冲击系数等进行荷载分析;利用Midas Civil软件并结合有关规范要求,进行荷载工况仿真计算,根据计算结果进行框构配筋;采用“理正岩土计算”软件,结合框构两侧出入口的挡墙设计,进行地基处理和挡墙稳定性验算;提出框构设计应充分考虑各种荷载的组合情况,对可能出现的各种荷载形式分别进行计算等结论.     

去除探地雷达信号中不相关噪声的方法

根据有效信号在相邻道之间在波形和能量上有相关性这一特点,作者改进了常规KL变换只能提取水平相关信号的不足,使用小波域上的KL变换对探地雷达剖面进行滤波,不仅使倾斜轴和弯曲轴的到了加强,而且在低信噪比时,有效地区分出有效信号和干扰信号,提高了雷达剖面的分辨率.本文运用铁路沪宁线路基检测的数据,使用该方法滤波,其处理后的剖面更能有效地反映出路基病害的信息.     

铁路桥梁设计高程的复核

设计高程起着施工控制作用,需要反复复核。通过复核计算算单,再校核计算算单和图纸数据一致性的方法,与设计过程顺序相同,这种正向复核容易出现隐蔽性错误。通过编制程序自动从CAD图纸中提取各高程到Excel表格中,然后归纳总结轨面高程的二阶导数图像特征,用图像来检查轨面高程的正确性。再根据轨面高程反推其他高程,从而实现了利用图纸数据反推计算算单数据的反向复核过程。石郑客运专线铁路桥梁数据验证表明,该方法复核速度快、精度高、结果直观,从反面验证了高程数据的正确性。     

铁路路基病害的智能识别

探地雷达适合于铁路路基病害的检测,但后期资料处理工作费时费力,不利于其在铁路路基检测中的推广使用。本文分析各种路基病害图像的特征,从图像中提取分段能量、方差和层面位置作为特征值。根据这些特征值的大小不但能区分各种病害类型,而且可以比较病害的发育程度。根据已知样本数据计算这些特征值,建立学习向量量化神经网络模型,通过不断调整神经元的权值和阈值对特征值进行学习,直到满足给定精度为止。应用调整好的神经网络模型对沪宁线检测数据进行测试,结果表明,该模型对路基翻浆冒泥病害的识别率达90%以上。     

航测平面图中铁路沿线桥址区地面点高程提取方法

在铁路桥梁外业勘测设计中,尤其是在我国高速铁路全线桥梁所占比重大的情况下,耗费人力物力最多的就是航测平面图中铁路沿线桥址区地面点高程的提取.通过分析航测平面图中铁路沿线桥址区任意地面点与控制点和等高线的13种位置关系,提出依据航测平面图中控制点和等高线计算铁路沿线桥址区任意地面点高程的插值计算方法.根据线路中直线、缓和曲线和圆曲线的几何关系,推导沿线跟踪算法,以精确计算指定里程的坐标位置.将根据以上算法编制的桥址区地面点高程提取程序应用于铁路桥梁外业勘测设计中,实现了铁路沿线桥址区任意地面点高程从航测平面图中的快速、准确提取.