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1.
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   
2.
郑浩  陈峥  左啸 《湖南交通科技》2021,47(3):98-101,105
基于吊杆张力计算中的影响矩阵法,结合实际工程实例,运用Midas有限元计算软件,建立下承式拱桥模型,确定二次调索后合理成桥吊杆张力理论值,分析此理论张力状态下的拱座空间受力分析.研究结果表明:运用影响矩阵法计算所得的二次调索后的张力整体分布合理,最大误差与设计值相差仅0.9%;与实测数值差值相比,最大差值小于2%;根据实测吊杆索力加载,得出拱座圆弧处出现1.87 MPa拉应力,需要进行配筋加强或者结构设计优化.  相似文献   
3.
4.
5.
研究目的:现有监测手段难以高效经济地测量高速铁路全线简支梁的徐变上拱量,但可以通过分析轨道动态检测数据实现有效识别。因此,本文选取我国某高速铁路长达7年的检测数据,结合小波分解、极值点搜寻和概率分布拟合,对每一跨简支梁的高低波形进行识别,然后通过波形关键点识别简支梁徐变上拱量,并研究其发展规律。研究结论:(1)波形识别算法对24 m梁和32 m梁的识别准确率分别为94.3%和96.4%;(2)简支梁徐变上拱与混凝土徐变的发展规律相近,利用最小二乘法拟合得到了上拱量发展曲线;(3)在线路开通运营6年后,24 m梁上拱量的中位数在1.5~2.0 mm之间,32 m梁上拱量的中位数在2.0~2.6 mm之间,简支梁徐变上拱的发展趋于平缓,未来的发展空间有限;(4)本研究成果对掌握高铁桥梁变形状态和指导线路养护维修具有参考价值。  相似文献   
6.
为研究采用双轮铣深搅水泥土地下连续墙(SMC)工法进行槽壁加固时,超深锚碇基础槽壁力学性能,以南京仙新路过江通道南锚碇直径63.5 m、深63 m的圆形地下连续墙(其中软土层厚达59 m,采用SMC工法进行槽壁加固)为背景,采用ANSYS软件建立槽壁及其周围土体三维有限元模型,分析地表空载、铣槽机施工荷载及起重机钢筋笼下放时施工荷载下槽壁水平正应力、水平剪应力、侧向位移及周围地表沉降。结果表明:不同工况下槽壁水平正应力沿深度分布整体上趋于一致,均随深度的增加而增大,维持槽壁稳定的泥浆合理比重为11.5 kN/m~3;槽壁在平面上存在较为明显的土拱效应,有利于槽段稳定;深度0~35 m范围槽壁侧向位移随深度的增加而增加,深度>35 m时槽壁侧向位移随深度的增加而减小,槽壁加固时两侧需各预留5 cm的变形量,以保证地下连续墙的成墙厚度;地表沉降最大值(6.38 mm)位于槽壁的角隅处,其余位置地表沉降值均较小(平均沉降值小于3.22 mm),地下连续墙槽壁加固效果显著。  相似文献   
7.
针对3洞小净距隧道围岩压力计算问题,基于普氏平衡拱理论,将围岩压力看作单洞隧道的基本压力与相邻隧道开挖引起的附加压力之和,提出适用于3洞小净距隧道的围岩压力计算方法;根据该计算方法研究不同岩柱厚度、开挖跨度和开挖高度对围岩压力的影响规律,并将该计算方法应用于确定八达岭长城站3洞小净距隧道围岩压力。结果表明:随着岩柱厚度的增加,围岩压力不断减小,当岩柱厚度达到某一值时,围岩压力与单洞隧道相同;岩柱厚度、边洞跨度和中洞高度变化影响整体围岩压力,中洞跨度和边洞高度仅影响各自单洞围岩压力;3洞小净距隧道的最优开挖顺序为"先边洞、后中洞",中洞围岩压力大于边洞,应力值最大点为中洞顶部。施工中应注意中洞围岩稳定,采取有效的措施对岩柱区域进行加固。  相似文献   
8.
信息公告     
交通运输部印发《2021年春运期间客运场站和交通运输工具新冠肺炎疫情分区分级防控指南》1月20日,为贯彻落实国务院联防联控机制关于春运工作的统筹部署,全力做好2021年春运期间疫情防控和运输服务保障工作,交通运输部印发《2021年春运期间客运场站和交通运输工具新冠肺炎疫情分区分级防控指南》(简称《指南》)。  相似文献   
9.
本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络,第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况,桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元,来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降;第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元,进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15%以内,且稳定性较好,表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。  相似文献   
10.
介绍黄万铁路滨海相软土地基采用换填、砂垫层、土工格栅及袋装砂井等加固措施,处理成功的施工技术及沉降观测等。  相似文献   
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