不同UHPC加固措施的RC墩柱轴压性能试验研究北大核心

为指导桥梁墩柱加固设计,研究不同超高性能混凝土(UHPC)加固措施对钢筋混凝土(RC)墩柱轴压性能的影响,以加固方式(全高加固、非全高加固)、加固层材料(素UHPC、UHPC+钢筋网、UHPC+内FRP网格、UHPC+外FRP布)为参数,设计15根矩形RC墩柱试件(1个未加固试件、7个全高加固试件和7个非全高加固试件)进行轴压试验,分析其破坏模式和损伤机理,以及RC试件在轴压荷载作用下的极限承载力、刚度及延性等。结果表明:与未加固试件相比,全高加固试件、非全高加固试件的极限承载力提高率分别为142%~183%、28%~57%,但全高加固试件表现为脆性破坏,而非全高加固试件表现为延性破坏,宜根据工程实际需要采用合理的加固方式;采用不同加固层材料的加固效果为素UHPC、UHPC+内FRP网格、UHPC+外FRP布、UHPC+钢筋网依次递增,宜采用UHPC+钢筋网作为加固层材料。     

先期振动对高聚物胶凝堆石料动变形特性的影响

先期振动对土石坝地震变形影响显著。通过开展不同先期动应力作用下的动三轴试验,研究了先期振动对未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料动变形特性的影响。结果表明:先期振动对未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料的弹性轴应变无明显影响,但显著降低了其塑性轴应变;未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料的残余变形在先期振动影响下显著减小,与未经受先期振动的试样相比,先期动应力为40%围压的试样,最大残余剪应变降低幅度和最大残余体应变降低幅度的平均值分别为48.1%和42.0%;先期动应力为80%围压的试样,最大残余剪应变降低幅度和最大残余体应变降低幅度的平均值分别为80.9%和71.6%。先期动应力幅值越大,再次经历动应力时未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料产生的残余变形越小,抵抗变形能力提高越明显。最大残余变形的降低幅度与固结比、围压及高聚物含量无关。随后修正了沈珠江动残余变形模型,修正后的残余变形模型可以反映高聚物对堆石料残余剪应变和残余体应变的影响。与未经受先期振动的试样相比,先期动应力为40%围压的高聚物胶凝堆石料(高聚物质量比R_p=2%)的改进残余变形模型参数c₁和c₄分别降低了27.7%和61.2%;先期动应力为80%围压的高聚物胶凝堆石料(R_p=2%)的改进残余变形模型参数c₁和c₄分别降低了68.8%和79.3%。     

低地板车辆轴桥的强度计算与评定

简要介绍了低地板车辆轴桥的结构特点及重要性,参考EN 13104、EN 13979、EN 13749等标准,对极限工况和运行工况下的轴桥进行载荷计算,并采用有限元方法对轴桥的静强度和疲劳强度进行计算,得到最大Von Mises应力和Goodman疲劳评定图,分析结果表明轴桥结构满足静强度及疲劳可靠性要求,该受力计算方法对同类产品有一定的参考价值。     

关于某项目上部结构通用图配束优化的研究

预制T形桥梁在高速公路中应用广泛，但预制桥梁由于标准化要求，单个项目采用标准跨径的类型有限，跨径组合在布置时常常造成浪费或者略有不足，灵活性不高，尤其在山岭重丘区情况下问题突显。结合规范变化等研究钢束布置情况，通过大量计算分析，优化钢束配置，增加常见跨径预制T形桥梁通用图的适用性，达到跨径布置合理、满足标准化要求、优良的经济性目的。     

隧道监控量测数据反分析技术研究

结合某隧道监测断面各施工阶段位移变化情况,应用MIDAS GTS软件建立三维模型,通过反分析计算确定了弹性模量E及侧压力系数K0的取值范围。通过对隧道各施工阶段的变形情况进行模拟,采用黄金分割法对隧道拱顶下沉和净空位移量测值进行了反分析计算,与实测值对比分析后说明计算结果准确可靠。     

多孔钛摩擦磨损信号的递归图特征研究

为了定量描述一维的多孔钛干摩擦信号,采用递归定量分析方法,把摩擦信号扩展到高维,定量分析其中信息.首先,利用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)对摩擦信号进行预去噪;然后,采用自相关法和假近邻法计算各组摩擦信号的延时与嵌入维数;最后,分析递归图及其对应的平均对角线长度与熵值,通过这些能够直观观察不同环境下多孔钛摩擦信号的变化特性.结果表明,递归图能够一定程度上反应多孔钛的磨损情况,通过递归定量分析能够对多孔钛摩擦系统复杂性状态进行描述,且在压力为8～10 N时磨损系统稳定性最好.     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.