深层水泥搅拌桩处理软基施工控制与质量检测

深层水泥搅拌桩进行软基处理已得到广泛应用。结合工程实例,介绍了深层水泥搅拌桩施工中施工准备、试桩、施工工艺流程、施工注意事项、安全技术措施等内容,以及常用质量检测方法。     

沥青路面裂纹扩展数值模拟及影响因素分析

应用线弹性断裂力学理论结合同时考虑交通与温度载荷的有限元方法来研究沥青路面裂纹扩展路径.采用1/4等参奇异性单元模拟裂纹尖端的应力奇异性,运用窗口移动技术模拟裂纹扩展路径,并发展了沥青路面裂纹扩展模拟程序.应用该程序模拟了不同荷载作用位置下路面结构中表面和基层底面裂纹的扩展情况,同时研究了路面结构层模量组合对沥青路面裂纹扩展的影响.模拟表明,该方法能较好地模拟裂纹扩展行为,有助于更好地了解沥青路面的开裂行为.     

柔性纤维砼断裂韧性的试验研究

通过三点弯曲梁的试验,对柔性纤维砼的断裂韧性进行了测试和分析,并计算出不同柔性纤维含量的纤维砼的断裂韧性.表明柔性纤维砼的抗裂性能明显优于普通砼.     

满足未来排放要求的轿车用柴油机关键技术

对当今世界轿车柴油机满足未来排放和性能的关键技术进行了剖析;比较全面地介绍了电控高压共轨、电控泵喷嘴系统、VNT、4气门技术、EGR、燃烧系统和排气后处理等工作原理以及对柴油机性能的影响,并分析了改善柴油品质和实现柴油机轻量化等技术措施对整车性能的影响。指出在轿车柴油机的开发中可综合考虑各种因素,充分发挥各种技术措施的作用。     

公路项目穿越饮用水水源保护区的环境风险防范措施探讨

环境风险是涉及饮用水水源保护区的公路项目营运期最主要的环境问题。文章从竣工环保验收实践角度,总结了广西公路项目穿越饮用水水源保护区的环境风险防范中存在的主要问题,并提出了相应的设计优化建议和对策,旨在为妥善解决公路建设与饮用水源保护间突出矛盾提供技术支持,为公路建设、设计单位等有关单位防范环境风险提供技术参考。     

厦门港海沧港区“浅水深用”问题研究

为满足厦门港口建设的需要,提出在九龙江河口湾北岸规划海沧深水港的方案,此范围天然水深仅为1. 5～5. 0 m,如建设深水港需开挖12. 0～15. 5 m,规划方案是否可行取决于港区的泥沙回淤强度。通过对已进行的模型研究成果和现场资料分析,指出随着码头岸线向西发展,航槽和滩面床面高程差逐渐加大,港池内不仅存在因水深增大,流速减缓并引起悬沙淤积,还需考虑归槽水流的刷滩作用引起的回淤。根据各种水流特点,计算浅滩深挖后港池内泥沙回淤率,认为在海沧港区建设深水港是可行的。     

敷设阻尼及阻抗失配连接下管母线振动特性分析

随着潜艇设备用电需求的提升,电力电缆的大量使用为艇内空间布置和施工带来了极大的不便。母线槽有其载流量大、重量轻、安装方便等优势特点,若能将母线槽应用于艇内馈电则可解决以上问题。但潜艇有着异于上述工程结构的工作环境,应用设计时需对其振动噪声进行控制。文章结合管型母线槽与管路的结构相似性,从敷设自由阻尼层、增加连接部位界面阻抗失配度的角度对管母线进行了结构动力性能设计;分析了敷设阻尼、粘弹夹层软连接对振动能量的吸收、阻隔效果;完成了某典型软连接形式下的振动响应计算,结果表明该抑振设计工况可使管母线的中跨段加速度总振级降低25 dB;探究了内外侧绝缘阻尼层在不同模量、损耗因子及厚度情况下对管母线振动性能的影响,为母线槽振动噪声控制提供了设计支撑。     

球扁钢疲劳裂纹扩展的实验及数值预报方法

球扁钢被广泛用于船舶和桥梁等钢结构,掌握其疲劳裂纹扩展规律对准确预报结构疲劳寿命有着重要的意义。该文基于表面裂纹名义开口位移(NCOD)的测量数据,对全尺寸船用球扁钢三维疲劳裂纹形状进行了预报;并利用二维Paris公式,采用有限元数值分析方法,对裂纹扩展过程进行了预报;最后通过船舶节点的疲劳试验,验证了该疲劳裂纹预报方法的可行性。文中提出的疲劳裂纹扩展预报方法可为球扁钢的失效判据提供参考依据。     

考虑动态交通流的停车场车辆最优疏散模型

为有效地制定停车场车辆疏散方案,缩短车辆疏散时间,研究了考虑道路网动态交通流特征的停车场车辆最优疏散模型.首先,根据排队论将停车场每个出口车道的车辆排队抽象成一个M/M/1/1排队系统,分析出口道路交通流车头时距对车辆离开率的影响,从而估算车辆在停车场内的排队时间.其次,构建道路网节点交通流均衡模型和路段交通流均衡模型...     

物流企业分类模型

针对当前物流市场管理比较混乱和急需对物流企业进行分类管理的实际,基于收集的大量物流企业样本,提出了物流企业分类的特征指标体系,应用二维Kohonen自组织神经网络建立了物流企业的分类模型。根据模型的训练结果将物流企业分为运输型、仓储型、配送型、货代型、快递型和综合型6个类别,并对各类型的特点进行了总结描述,最后以5家物流企业为例,对Kohonen自组织神经网络模型进行了测试。结果表明此神经网络模型具有较强的分类能力,能按特征指标对5家物流企业进行归类,分类结果与实际情况相符,该模型可行。