多年冻土区引气混凝土抗压强度及抗冻性研究

以青藏铁路桥涵冻土层中混凝土灌注桩为背景,进行了不同引气剂掺量混凝土在持续-3℃养护环境下的抗压强度和冻融循环试验,结果表明:持续-3℃养护环境下龄期84 d时的抗压强度与标养下龄期28 d时的抗压强度相当,前者存在明显的"龄期滞后"现象,但混凝土抗压强度龄期滞后的天数与含气量关系不大,仅与养护环境有关;随着含气量的增大,混凝土的抗冻性能先增强后减弱,在抗压强度相同的情况下,混凝土的含气量在3.2%时,抗冻融耐久性指标降低幅度最小,抗冻性能最优;持续-3℃养护环境下混凝土的抗压强度虽能够最终达到标养下28 d的抗压强度,但抗冻性能降低幅度较大,对于寒冷地区混凝土灌注桩耐久性的这一特点应引起使用者高度重视。     

格库铁路青海段沙害成因及防沙措施

通过对格库(格尔木—库尔勒)铁路的调查发现,沿线主要存在沙埋路基、桥梁附近积沙和沙子进入道砟3种沙害形式。运用ANSYS/Fluent软件模拟路基和桥梁周围的流场结构,并根据沙害的严重程度建立了阻沙和固沙相结合的防沙体系。研究结果表明:路基和桥梁周围的气流场结构相似,都形成了迎风侧减速区、集流加速区、高速区、低速区和速度恢复区,不同点是桥梁周围形成了2个集流加速区和高速区;积沙都是发生在风速降低的地方;路基背风侧坡脚积沙最多,桥梁积沙主要位于桥梁的迎风侧和背风侧,桥梁下积沙较少;道床背风侧积沙多于迎风侧,道床内轨枕积沙沿着主导风向呈现出逐渐增多的趋势。最后对现场建立的防沙体系的工作原理进行了分析。     

基于YOLO-v5的双块式轨枕裂缝智能识别

轨枕正常工作是高速铁路安全运营的重要保障,开展轨枕裂缝的损伤检测研究意义重大.建立YOLO-v5裂缝目标检测模型,将计算机视觉技术应用于双块式轨枕裂缝的智能识别研究.通过图像标注、参数选取、模型构建、模型训练及模型预测等步骤完成轨枕裂缝目标检测试验,研究结果表明:YOLO-v5目标检测模型参数选取合理,模型训练结果准确...     

新建格库铁路HDPE板高立式沙障防风效益数值模拟研究

以新建格库铁路风沙试验段为背景,基于Fluent欧拉双流体模型,对HDPE板高立式阻沙沙障周围风沙流运动特征进行了数值模拟,得出了HDPE板周围风沙流运动变化规律,分析了三道连续HDPE板沙障的合理间距问题,结果表明:当风沙流经过HDPE沙障时,会形成速度分区,孔隙率为10%和25%时,速度分区分别为气流减速区、气流加速区、气流高速区、低速回流区、速度突增区及消散恢复区,孔隙率增大至40%～50%时,速度突增区消失及低速回流区消失;风速相同时,HDPE板孔隙率越大,其有效防护距离越大;孔隙率一定时,入口初始风速越大,HDPE板沙障有效防护距离越小;三道连续HDPE板沙障,合理间距布设为30 m时,不仅是一种阻沙措施,也可作为一种固沙措施。