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1.
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Rp=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(Rp=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%。 相似文献
2.
路基填筑引起水泥搅拌桩复合地基变形监测分析 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前水泥搅拌桩复合地基在路基填筑作用下变形特性研究不足的问题,依托我国海积软土地区某水泥搅拌桩加固铁路路基填筑施工案例,对水泥搅拌桩复合地基变形进行监测,分析路基填筑作用下水泥搅拌桩复合地基变形特性,并为路基填筑速率控制和水泥搅拌桩加固方案设计提供建议。研究结果表明:路基填筑作用下地基加固区压缩量占总沉降的56.1%,沉降速率最大为2.4 mm/d;素填土和淤泥层侧向变形显著,侧向变形速率最大为4.6 mm/d;路基坡脚7 m内、深度5 m以上地层受路基填筑施工扰动较大;坡脚侧向变形速率较地基沉降速率更接近于控制指标,填筑速率的控制应以控制坡脚侧向变形速率为主;本施工案例中水泥搅拌桩加固方案可满足各铁路类别的路基工后沉降的控制要求,类似工程中水泥搅拌桩设计应以控制路基填筑施工对邻近结构物的影响为主。 相似文献
3.
4.
深埋引水隧洞突泥突水洞段注浆固结圈与初期支护结构作为协同承载结构,其荷载分担与变形控制对结构和施工安全有重要作用。为研究深埋引水隧洞突涌洞段围岩与支护体系稳定性,以滇中引水狮子山隧洞为工程依托,通过现场对围岩-支护监控量测与第二层型钢拱架受力监测,结合施工工况动态分析围岩-支护体系受力与变形,研究总结突涌段施工变形控制关键技术。研究结论:(1)深埋隧洞突涌洞段拱顶累计沉降17.4 mm,达预留值的17%左右;拱肩、拱腰累计收敛106.6 mm、98.1 mm,达预留值100%左右。(2)突涌洞段理论预测极限位移150 mm;现场监测评价设定阈值uo=100 mm,当达到2/3时,应采取加强措施。(3)最佳开挖方法为微台阶法。各级台阶长度控制在3 m左右,按“快挖、快支、快封闭”原则组织施工。(4)超前预支护管棚结构起到提高固结体刚度作用,较固结体提高约13倍。(5)双层支护结构强度、刚度增加,承载能力明显提高,施工安全性也得以提高。 相似文献
5.
利用重塑土样开展了土体的水土特征曲线试验和直剪试验,分析压实度、干密度、含水率及法向应力指标对非饱和粉土力学特性的影响规律。研究结果表明:非饱和粉土的水土特征曲线有典型滞后规律,尤其当土体压实度较低时,滞后规律更为显著;法向应力及含水率提升,非饱和粉土由早期剪切变形表现为软化,逐步转化表现为硬化特征,这一特征随土体干密度的提升而更加明显;随土体样本含水率提升,非饱和粉土黏聚力逐步下降,将这一规律进行线形拟合,整体拟合曲线表现为折线特征,且转折点与最佳含水率高度重合;含水率与内摩擦角间无明显相关影响规律,同等含水率水平下,土样干密度越大,内摩擦角也相对更大。 相似文献
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7.
常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。 相似文献
8.
9.
基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。 相似文献
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