矩形顶管关键技术研究现状及发展趋势探讨

首先，对矩形顶管技术的发展历程及其国内外研究现状进行综述，介绍当前矩形顶管技术主要的应用场景，并结合顶推力预测、注浆减阻、背土效应演化机制和控制对策、顶进过程中的地层响应模式和沉降计算、工作面稳定性评估等关键技术问题，对矩形顶管的理论研究进展进行回顾和讨论。其次，根据矩形断面掘进机的结构形式和切削方式，对国内外矩形顶管掘进机的开发现状及其分类进行介绍。最后，归纳当前矩形顶管在装备及工程应用领域面临的技术挑战，探讨矩形顶管技术的发展趋势，对矩形顶管装备智能化，矩形曲线顶进，长距离、大断面及复合地层等复杂场景下的矩形顶管技术进行展望。     

把握"爱"和"严"的度建立和谐师生关系

师生关系是教育教学过程中最基本的也是最重要的关系。在当前我国大力提倡"和谐社会"的政策指引下,构建和谐友好的师生关系,有助于学生心理和生理的健康成长,对于培养21世纪高素质、创新型人才具有重要的意义。以学生为本,准确定位师生关系,教师从热爱学生和严格管理两方面着手,把握好两者的度,才能形成良好的师生关系。     

施工导流在内河航道干地开挖工程中的应用

通过施工导流在内河航道干地开挖施工中的应用，结合内河航道干地开挖的具体特点，分析影响施工导流成败的主要因素．介绍了在施工中应注意的主要技术要点。     

乌鞘岭隧道千枚岩地层初期支护参数研究

研究目的:针对乌鞘岭隧道深层地段千枚岩地层,隧道开挖过程中,围岩产生大变形的特点,进行初期支护合理性的研究,提出有效的支护措施。研究方法:结合兰武二线乌鞘岭隧道岭脊地段千枚岩地层的设计施工,采用动态设计方法,根据千枚岩不同含量,确定试验段,布置量测断面,通过现场位移量测,分析总结深埋条件下,千枚岩地层变形特点和初期支护设计方法。研究结果:通过对隧道开挖过程中围岩变形和初期支护的研究,提出了千枚岩地层初期支护参数的建议方案,对同类工程的设计施工有一定的借鉴意义。研究结论:对于以千枚岩为主、围岩变形大的地层,采用长锚杆大刚度型刚支架,结合网喷纲纤维混凝土等初期支护措施,是控制围岩产生大变形的有效方法之一。     

基坑工程监测项目初始值采集时间研究

基于多个基坑工程监测实例,通过对不同的施工阶段监测数据变化量与现行规范规定的控制值进行对比,分析不同的监测项目初始值采集时间对监测结果的影响程度。总结出围护墙顶部水平位移、深层水平位移、钢筋混凝土支撑内力、周边建筑竖向位移等监测项目合理的初始值采集时间,为基坑工程监测结果的科学性、监测评价的准确性奠定基础。     

围护结构兼竖向支撑系统在盖挖逆作地下交通工程中的应用

盖挖逆作法基坑两侧的地下连续墙,作为施工期间基坑的围护结构,截水防渗并承受周围水土的侧压力,作为竖向支撑结构,承受着由各层逆作结构板传递的竖向载荷,在使用阶段可以作为工程永久抗浮结构。一级基坑内部的二级基坑地下连续墙,因为墙顶在负一层底板处,不能直接兼顾竖向支撑作用,结合工程实例,对该技术问题进行分析研究,提出采用临时格构柱等措施,永临结合,实现了二级基坑围护结构兼竖向支撑系统在盖挖逆作地下交通工程中的应用。     

宁波轨道交通2号线磬坑开挖施工技术

通过对宁波轨道交通2号线汽车市场站基坑开挖施工的介绍占分析,阐述施工的重点、难点及相应的对策与措施,并根据实际工作倒总结,提出合理的、具有适应性的技术方案。     

深厚软土桥梁桩基荷载传递特性及沉降控制效果研究

通过杭甬铁路客运专线柯桥特大桥单桩静载试验,桩身应变、桩身压缩量及桥墩沉降的测试,研究深厚软土地区桥梁桩基的荷载传递特性及沉降控制效果。结果表明:桩侧摩阻力先于桩端阻力发挥作用;尽管桩端置于强风化凝灰质砂岩上,但在试验荷载下2根超长试验桩的端承比均小于1.5%,桩的承载特性表现为摩擦桩的性质;单桩静载试验实测的桩身压缩量占桩顶沉降量的85%以上;桥墩浇筑完成后经过753d的沉降观测,2个试验墩实测沉降量分别为3.00和3.41mm,其中,无砟轨道铺设后300d的实测沉降分别为0.11和0.25mm,表明在深厚软土地区采用超长钻孔灌注桩控制桥梁基础沉降的效果显著。     

浅埋暗挖隧道下穿结构物的施工沉降分析

以北京地铁奥运支线起点(熊猫环岛站)区间隧道下穿健安桥的设计与施工为背景,分析浅埋暗挖隧道穿越地面结构物施工如何有效地控制沉降,探讨施工时应注意的关键环节和采取的措施,以此作为今后类似工程施工的依据和借鉴.     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。