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《桥梁建设》2017,(1)
成贵铁路贵州鸭池河特大桥主桥为主跨436m的中承式钢桁-混凝土结合拱桥,提篮式拱肋与铅垂面夹角为4.62°。针对该桥结构特点和桥址处地质条件,主拱肋采用分节段工厂制造,将单元件运至岸边预拼场内,在预拼场内组拼成节段,利用大型缆索吊机,采用扣挂法悬臂拼装。其中,主桥拱肋首节段利用塔吊进行散件拼装,散拼顺序为先下后上、先内后外;拱肋标准节段在弧形胎架上进行精确组拼,采用吊重480t、跨度460m的大型缆索吊机吊装,并利用斜拉扣挂系统进行辅助安装;合龙段采用连续观测、精确配切等技术进行合龙施工;拱肋外包混凝土采用"吊挂支架法"施工。该桥已顺利合龙,且合龙精度在±2mm内,满足设计要求。 相似文献
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杭州九堡大桥主桥为3×210 m结合梁-钢拱组合体系拱桥.拱肋系统由主拱肋,副拱肋,主、副拱肋之间的横向连杆以及拱顶横撑等构件组成.拱肋采用分节段工厂内制造、现场拼装成整体后顶推施工.为保证拱肋制造精度符合要求,每跨主拱、副拱分别划分为14、13个吊装节段,采用“以直代曲”的方法近似拟合拱肋曲线,并定制相应的胎架进行制造.拱肋节段制造完后利用平板车运至主拼装场,用120 t龙门吊提升至拼装平台,松开龙门吊吊钩后利用三向调位千斤顶进行高程、里程(纵向)及横向精确调位,然后进行拱肋的焊接.九堡大桥拱肋按照该方法施工最终保证了拱肋线形连续性,提高了拱肋安装定位的精度和速度,确保了施工质量. 相似文献
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为研究隧道新型波纹钢初期支护快速装配施工技术,基于隧道施工常用工业机械臂分析实现搬运装配等特定功能的控制方
法和二次开发手段。主要研究和结论如下: 1)从机械臂的计算机集成控制角度出发,提出实现工业机械臂二次开发功能(如智能
装配或搬运)的研究思路。研究中选用ABB 机器人RobotStudio 离线编程平台,完成机械臂运动算法的预编程。机械臂与计算机之
间采用PC SDK 方式进行通信,交换运动目标点等数据。在计算机端联合开发设计C#程序模块,实现网络集成控制及用户交互的
功能。2)为验证控制方案的合理性,在RobotStudio 中导入波纹钢3D 模型并搭建机械臂装配虚拟仿真试验平台,设置工作站I/ O 信
号逻辑。3)利用二次开发软件控制波纹钢搬运装配运动的仿真试验运行成功,验证了基于机械臂的波纹钢装配集成控制技术的可
行性,虚拟试验仿真数据可以为实际应用提供可靠的参考,并为未来波纹钢支护结构装配施工智能化的相关研究提供基础成果。 相似文献
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在大跨径的钢管混凝土拱桥中,钢管拱肋的斜拉扣挂成拱过程面临计算困难、大悬臂结构频繁调整、成拱状态偏离等难题。在成拱的理论计算方面,引入了基于无应力参数精确控制的成拱控制方法,明确了大跨径钢管拱斜拉扣挂施工过程控制目标。基于该控制方法,构建了钢管拱桥的成拱计算理论方法。该计算理论首次给出了钢管拱肋合龙前后的力学状态联系方程,建立了成拱后拱肋线形误差与施工过程索力的数学关系,构建了同时考虑施工全过程约束条件与成拱后线形偏差的一次调索优化模型。该一次调索优化模型可在任意给定的成拱线形误差范围和施工过程中的塔偏、封铰、合龙等耦合约束条件下,求解最优的扣背索一次张拉索力。在成拱施工控制方面,首次提出采用三维扫描技术进行大型钢管拱肋的无应力参数精确控制与检测方法,给出了详细的封铰控制、拱肋节段无应力参数控制和合龙控制的具体实施方法。在跨径为507 m的合江长江公路大桥的建设全过程,采用了所提出成拱计算理论与控制方法。实践表明:所提出的成拱计算理论具有控制目标少、计算目标明确、索力分布与张拉最优的优点;所提出的控制方法确保了钢管拱肋制造与安装无应力尺寸的精度,极大地减少了施工过程中拱肋线形误差调整次数。大桥拱肋成拱后实测结果表明,拱肋线形与应力状态与一次落架状态吻合良好。 相似文献
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城市智能交通系统解决方案的开发和验证是制约我国城市智能交通系统应用的1个重要因素。针对我国城市智能交通系统解决方案验证的需求,应用大数据理论和方法,提出了1个基于大数据技术的城市交通在线实验环境,论述了其主要需求和特点,给出了其功能框架和物理框架,并采用当前主流的 Hadoop开源框架,基于 HDFS数据存储和MapReduce数据并行处理机制建立了该实验环境的软件实施框架。利用该实验环境可定制并创建面向用户的城市智能交通业务分析虚拟实验室,实现城市智能交通系统解决方案的快速开发和验证,有助于我国城市智能交通系统的开发和建设。 相似文献
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为解决智能车辆在车道变换过程中的路径规划和路径跟踪问题,首先,利用梯形加速度法设计了车道变换虚拟理想轨迹,该路径规划方法的适应性取决于车道变换时间、横向加速度及变化率等关键变量的约束条件,因而对各关键变量之间的数学关系进行了定量计算,并绘制了不同工况下的车道变换虚拟理想轨迹,用于分析各关键变量对路径规划的影响;其次,建立了线性离散的车辆动力学预测模型,综合分析了车辆模型的控制输入、状态变量以及道路结构参数等约束条件,构建了多约束模型预测控制(MMPC)系统用于车道变换路径跟踪,并基于Hildreth二次规划算法对其目标函数进行了求解,获得前轮转向角控制量,从而保证智能车辆在车道变换过程中的路径跟踪性能及操纵稳定性能;最后,利用MATLAB和Carsim软件对提出的多约束模型预测控制系统进行联合仿真,并构建单约束模型预测控制(SMPC)系统与其进行性能比较,分别对车道变换时间为3 s和6 s时的车道变换性能进行比较分析。结果表明:当车道变换时间为6 s时,2种控制系统都能较好地实现车道变换功能;当车道变换时间为3 s时,与SMPC控制系统相比较,MMPC控制系统能够在有效跟踪期望行驶路径的同时改善车辆的操纵稳定性,从而提高车辆在路径跟踪过程中的主动安全性能。 相似文献
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