饱和粉土的孔压和液化特性研究

对苏北地区典型的粉土进行试验研究,分析了饱和粉土的孔压发展规律和液化特性。探讨了不同因素对粉土液化特性的影响和变化规律,并对粉土和砂土的孔压变化规律进行了对比,得出粘粒含量越多粉土的液化势越高的结果;两者在施加循环应力后,孔压的的变化呈不同的发展趋势;同时提出了粉土孔压数值模型。     

拱桥拉索病害研究与对策

重点介绍拱桥吊杆及同类拉索的病害，分析拉索病害的成因，研究提高桥梁结构安全性、可靠性、耐久性的措施与对策。     

土工格栅(网)处理桥头跳车的应用

结合内蒙古境内208国道锡赛段朱日河中桥的工程实践，介绍了采用土工格栅（网）处理桥头跳车的设计施工方案以及施工中应注意的问题。     

花岗岩地层中盾构掘进效率影响因素研究

为了定量对比盾构掘进花岗岩地层时的掘进效率,提出一种表征掘进效率的特征参数,并依托深圳市城市轨道交通8号线一期工程进行掘进试验和地层参数现场量测,分析了各影响因素和掘进效率的相关性,提出了针对不同地层的掘进效率控制措施.研究结果表明:岩石的单轴抗压强度和岩体的完整性系数均与掘进效率负相关,可用幂函数近似表达地层参数和掘进效率之间的经验关系;可用反比例函数近似表达掘进效率与总推力之间的经验关系,总推力对掘进效率的影响程度随地层坚硬程度的升高而降低;低推力高转速的掘进参数组合在微风化地层中效率较高,中等风化地层中总推力、刀盘转速分别为14000±1000 kN、1.6±0.1 rpm时掘进效率较高,可以通过牺牲掘进效率的方法来在该掘进速率水平上短期内提高掘进速率.     

In Touch通过以太网和OMRON PLC进行连接的方法

为提高工作效率,将In Touch与Omron PLC连接。介绍了先进的人机界面软件In Touch的功能特点,In Touch与Omron PLC的几种通信方法、注意事项。该方法在散粮系统实际应用中取得了可靠的通信质量。     

重庆与纽约两种轨道交通互联互通CBTC系统安全评估的对比研究

针对由城市轨道交通互联互通CBTC(基于通信的列车控制)系统推广带来的风险,安全评估作为重要的监督环节显得尤为重要.在对重庆与纽约2个典型城市的互联互通CBTC系统架构分析的基础上,从安全评估标准、风险评估方法、安全认证过程及活动等3个方面对二者的安全评估进行详细对比.结合二者自身互联互通CBTC系统的特点和应用场景,制定了相适应的安全评估规则,并通过不同方法和途径实现了系统既定的安全目标.     

冰区核电平台系泊设计及影响研究

本文根据冰区浮式核电平台的主要功能及外部环境条件,确定平台的基本形式,并在此基础上进行了系泊系统的优化设计.与以往研究不同的是,考虑到冰区海洋的特殊性,除计算风、浪、流作用情况外,还运用Sdem软件构造了海冰离散单元模型,对海冰与海洋系泊结构物的相互作用过程进行了数值模拟.在此基础上,结合系泊分析软件ANSYS-AQWA的二次开发功能,对平台运动及其系泊系统进行了时域耦合分析,研究了平台在不同环境载荷作用下的运动响应;进行了系泊参数研究,分析一般规律,最终提出了一种满足规范要求且性能优良的系泊方案.研究结果表明:本文提出的冰区核电平台系泊系统可抵抗恶劣的环境影响;通过合理选择系泊缆数量、夹角、预张力大小及顶端倾角等系泊参数,可减小平台运动响应.     

基于改进BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计

基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。     

自动化集装箱码头综合管沟结构设计

综合管沟是近10 a来我国城市地下管线铺设的新型设计思路，在港口工程中的应用较为少见。港口工程具有独特的平面布置，场区内管线类型、地基条件、荷载、地面设施、交互节点等均与其他管沟大不相同，结构设计条件非常复杂。针对上述问题，在广州港南沙四期工程综合管沟结构设计中，结合自动化集装箱码头的特点，对荷载条件、沉降要求等方面进行了研究，提出了多功能盖板段、渐变式复合地基等方面的优化设计思路，完成了适用于自动化集装箱码头的综合管沟结构设计，有效解决了管线综合的问题。本文所阐述的结构设计经验对后续的自动化集装箱码头综合管沟结构设计具有一定的参考意义。     

CT reconstruction with priori MRI images through multi-group datasets expansion

Computed tomography (CT) reconstruction with a well-registered priori magnetic resonance imaging (MRI) image can improve reconstruction results with low-dose CT, because well-registered CT and MRI images have similar structures. However, in clinical settings, the CT image of patients does not always match the priori MRI image because of breathing and movement of patients during CT scanning. To improve the image quality in this case, multi-group datasets expansion is proposed in this paper. In our method, multi-group CT-MRI datasets are formed by expanding CT-MRI datasets. These expanded datasets can also be used by most existing CT-MRI algorithms and improve the reconstructed image quality when the CT image of a patient is not registered with the priori MRI image. In the experiments, we evaluate the performance of the algorithm by using multi-group CT-MRI datasets in several unregistered situations. Experiments show that when the CT and priori MRI images are not registered, the reconstruction results of using multi-group dataset expansion are better than those obtained without using the expansion.