基于现场实测数据的隧道掘进机滚刀磨损预测

为了合理预测隧道掘进机（TBM）施工过程中地质条件、掘进参数及刀圈特性等多种因素对盘形滚刀刀圈磨损的影响,对TBM滚刀破岩机理和刀圈磨损机理进行了研究. 基于现场实测数据,如掘进推力、贯入度、磨损量、滚刀半径、滚刀安装半径、刀圈几何尺寸等,根据摩擦学理论,综合考虑各影响因素的相互作用,提出了刀圈综合磨损系数的概念,并建立了滚刀磨损预测模型,同时可对刀盘上各滚刀的有效掘进距离进行预测;将预测模型应用到兰州市水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工中,同时与其他预测模型对比,验证了综合磨损系数预测模型的有效性. 研究结果表明:刀圈综合磨损系数随滚刀安装半径的增大而减小,随滚刀安装角度的增大而增大;综合磨损系数与其他模型磨损系数变化规律基本一致;基于综合磨损系数预测得到的有效掘进距离与实际掘进距离基本吻合,误差在10%以内,说明基于综合磨损系数建立的TBM滚刀预测模型是可靠的.      

基于光栅传感的桥梁预应力孔道磨损误差预测

针对传统孔道磨损误差预测方法中预测精度低的问题,提出基于光栅传感技术的桥梁预应力孔道磨损误差预测方法。根据桥梁预应力孔道的实际结构,搭建相应的有限元模型。在该模型下设置测点,安装光栅传感器设备从而采集预应力数据,得出桥梁预应力孔道磨损的实际监测数据。估算桥梁有效预应力和磨损量,通过与监测数据的相减计算,得出孔道磨损误差的预测结果。通过对比试验得出结论:与传统孔道磨损误差预测方法相比,设计预测方法的磨损量预测误差降低了0.55MJ,即在预测精度方面更具优势。     

基于ArcGIS的三维可视化分析

从三维可视化的角度入手,系统分析在完成三维可视化中不同软件所起到的作用,并且分别从场地模型构建和地物模型构建两个方面对真实的场地与地物进行模拟,同时,结合土方设计、竖向设计等总图设计内容,最终运用了Civil 3D和SkechUp等三维模型构建软件,实现在ArcGIS中模型的三维可视化,从而给人一种直观和身临其境的感受,也为项目是否实施建设提供辅助决策的作用。     

基于FLAC3D的浅埋大跨度隧道开挖位移场预测

隧道开挖引起的位移是影响围岩稳定性及施工安全的一个重要因素。以某三车道大断面隧道为工程实例,利用岩土数值分析软件FLAC3D进行位移场的预测及分析,合理确定隧道开挖方法,取得了一定的工程实践经验。另外,采用数值软件分析结合监控量测数据也为隧道围岩参数的反分析提供依据。     

基于Flow-3D的风电轮毂浇注系统设计及优化

针对风电轮毂零件形状复杂、壁厚较大,如果浇注系统设计不当则极易出现卷气、夹渣等缺陷,严重影响铸件的力学性能问题,通过分析轮毂零件的结构特点和技术要求,根据铸造工艺设计原理完成浇注系统方案设计;利用Flow-3D仿真软件模拟其充型过程的温度场、速度场和压力场并结合内浇口的时间-速度曲线,分析浇注方案和生产工艺的合理性,优...     

基于FLAC 3D的季冻区隧道温度场分布规律数值模拟分析

在温度循环作用下,容易引起季冻区隧道渗漏等病害。采用三维快速拉格朗日分析程序(FLAC 3D),以通化至沈阳高速公路赤柏松隧道为数值模拟对象,对隧道在季冻区温度多年冻融循环下的温度场分布规律进行分析,为季冻区隧道的保温结构设计提供理论和数据支持。     

基于强度折减法的路基边坡稳定性分析

针对路基边坡尤其是高填路基边坡的稳定性问题,基于强度折减法,采用F1ac／3D计算分析软件对不同工况条件下的路基边坡稳定进行了分析,讨论了不同路基高度、路基填料性能指标、边坡坡率等因素对路堤安全系数的影响,并与传统极限平衡理论分析方法计算结果进行了对比分析。     

基于ANSYS和FLAC的复杂节理岩体性能分析

针对复杂节理岩体组构多样、大小不一、难以建模的问题进行研究。将ANSYS的前处理功能与FLAC3D的节理接触面生成功能相结合完成建模,并对不同节理岩体进行分析。结果表明:ANSYS划分单元后能根据节理的方位和走向赋予不同物理力学参数;FLAC3D能够拆分节点形成接触面;通过数值模拟与现场测试分析对比证明该模拟方法能够准确反应复杂节理对岩体力学特征和破坏形态的影响效果。     

含软弱夹层的炭质页岩路堑边坡稳定性分析及 加固效果研究

公路边坡的稳定性受很多因素的影响,软弱夹层就是一个影响边坡稳定性的重要因素。采用机动位移法与有限元软件FLAC3D对含软弱夹层的炭质页岩路堑边坡进行稳定性分析,在不稳定的边坡段采用预应力锚索处置技术进行加固研究。研究结果表明:预应力锚索的使用可提高含软弱夹层边坡的稳定性,边坡的安全系数提高,最大水平位移、最大不平衡力及剪切应变增量减小。     

高速铁路噪声影响分析及基于GIS的预测与规划

在分析高速铁路噪声源分布特点的基础上, 建立了高速铁路对居民区影响的数学模型, 根据数学模型并在GIS平台Arc View上对其影响作了预测, 为铁路线路规划提供了科学依据, 在铁路勘测设计自动化环境影响因子的界定过程中具有一定的参考价值     

基于二项logit的无水港选址影响因素分析及预测

采用二项logit模型求解无水港的选址问题.首先,识别影响无水港选址的关键性因素;其次,利用logit概率可得到某一城市被选做为无水港的可能性大小.同时,候选城市可根据二项logit权重为自己评估,扬长辟短,使得自身优于临近城市被选做为无水港的概率增大.     

基于贝叶斯网络的高速公路交通事故严重程度预测及致因分析

为了深入研究高速公路交通安全,剖析高速公路交通事故的发生机理以及各类因素对高速公路交通事故严重程度的影响,收集曲靖市境内沪昆高速段2017—2019年的1 939起交通事故进行研究。以事故严重程度为因变量,筛选出人、车、路、环境4个大类下的与事故严重程度相关的19个影响因素为自变量,采用数据融合法基于树增广型贝叶斯网络构建事故严重程度预测模型,量化各因素间的影响关系,经特征筛选找出关键致因,并结合案例进行推理分析。结果表明：影响高速公路交通事故严重程度的关键致因依次为天气情况、视距情况、路面情况等。模型对高速公路事故严重程度预测准确率可达84.27%,高于传统贝叶斯方法,模型有效性验证良好。针对事故主要致因提出改进建议,可为交管部门提供准确事故信息辅助决策,加快事故响应速度,提高事故应急指挥能力。     

基于机器学习的私人汽车保有量影响因素分析及预测——以新疆为例

相对准确的私人汽车保有量预测可为测算私人汽车二氧化碳排放量、科学规划城市道路、制定交通拥堵缓解措施等奠定基础。鉴于此,构建基于机器学习的私人汽车保有量影响因素分析及预测模型。首先,采用机器学习中的极度梯度提升树（Extreme Gradient Boosting, XGBoost）法,以新疆的统计数据为基础,识别影响私人汽车保有量的因素。然后,比较XGBoost、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neutral Network）三种方法的预测效果,发现神经网络在私人汽车保有量预测模型中具有较好的预测精度。最后,基于神经网络方法,对未来新疆私人汽车保有量进行预测。研究结果表明,人均GDP和城镇化率是影响新疆私人汽车保有量最重要的两个因素;到2030年,在低、中、高三种发展情景下新疆私人汽车保有量预计将分别达到650万、688万和734万辆。