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991.
黄土高原地区黄土洞穴的成因研究 总被引:5,自引:0,他引:5
通过野外调查统计手段对黄土高原黄土洞穴的成因进行了研究。结果表明:黄土洞穴形成的控制因素主要包括地层厚度、土性、构造、地形地貌以及水文地质和气候条件等,其中黄土地层的土性、厚度及其空间组合形式和形态构成了形成黄土洞穴的物质基础。不同深度的黄土洞穴,其形成的主控因素不同,表层黄土洞穴多为生物成因,浅层黄土洞穴主要与黄土地层抗水蚀能力的垂直分异以及浅层的各种节理裂隙有关,中层黄土洞穴主要与节理裂隙有关。深层及极深层黄土洞穴与构造节理直接相关。 相似文献
992.
993.
994.
通过对单轴贯入试验的机理及其试验结果的分析,验证其对改性沥青混合料高温抗剪性能评价的合理性。研究结果表明,在重载高温等对混合料要求较高的地区,采用PR.S抗车辙剂相对于采用纤维而言,具有更好的效果。 相似文献
995.
996.
南京地铁三号线大明路站-明发广场站盾构区间穿越软流塑地层中的箱涵及其群桩基础,为确保盾构顺利穿越,文章介绍了4种群桩处理技术方案: 方案1(拔桩、钢筋混凝土框架结构箱涵恢复、盾构正常掘进方案)、方案2(拔桩、桩基托换、恢复盖梁箱涵、盾构正常掘进方案)、方案3(矿山法隧道托换、盾构过站方案)和方案4(钢筋混凝土框架结构箱涵托换、矿山法隧道内截除桩基、隧道回填后盾构掘进方案),通过对方案进行对比分析,最终选择了方案4。然后介绍了软流塑地层矿山法隧道施工关键技术和盾构过矿山法隧道关键技术。通过对施工监测的数据进行分析,发现通过采取基底加固后箱涵托换、劈裂注浆加固地层后CRD工法施工矿山法隧道、矿山法隧道内桩基截除、盾构通过回填后的矿山法隧道等关键技术措施,确保了盾构顺利穿越过街涵群桩。 相似文献
997.
管桩在中国大部分地区已经取得了较多的应用,现阶段能量桩的发展已不再局限于传统桩基础中,管桩桩基中能量桩技术也逐渐得到应用。管桩式能量桩的传热模式有别于传统能量桩,可利用其内壁空腔,提高换热效率,不同桩芯介质条件下,管桩式能量桩的换热效率有较为显著的区别。采用室内模型试验和数值模拟的方法,测得不同桩芯介质情况下管式能量桩及其桩周土体温度场的变化规律,通过控制循环导管内导热液体的流速改变能量桩的循环模式,续而探讨分析不同桩芯介质及循环流速下管式能量桩在实际运行过程中的换热效率。研究结果表明:试验条件下,桩芯介质为水的管式能量桩换热效率要高于桩芯介质为干砂的管式能量桩,且其在循环稳定时的桩身温度变化值和桩周土体的温度变化值也高于桩芯介质为干砂的情况,表明不同桩芯介质对管式能量桩的桩土温度场有显著影响,进一步验证了可通过改变管式能量桩内壁空腔的介质来提高其换热效率的可行性;同时,结合数值模拟结果发现流速的增大可以提高能量桩的换热效率,但是影响较小,而提高能量桩运行时的流速需要耗费额外的能源,表明在实际工程应用中通过提高流速的方法增加能量桩的换热效率具有较低的经济性,实际运行中的能量桩其流速满足建筑制冷供暖需求即可。 相似文献
998.
为解决传统勘察手段及方法很难查明岩溶发育特征的难题,以昆明轨道交通4 号线岩溶专项勘察为案例工程,介绍在岩土工程初步勘察、详细勘察的基础上,采用以工程地质钻探及现场物探测试(孔间层析成像(CT)、高密度电法、地质雷达)为主,并结合工程地质测绘、原位测试、钻孔抽水试验和室内土工试验等综合勘察技术手段和方法,查明了线路沿线的岩溶分布、规模及形态等发育特征,并对其做出定量或定性评价,为岩溶专项治理施工图设计、优化设计方案及完善施工组织设计等提供了可靠的地质依据,对类似工程具有一定的指导及参考作用。 相似文献
999.
针对市区-近郊的同城物流配送系统,为尽可能降低物流运输成本的同时提高客户满意度,研究带时间窗的具有多行程的交换箱甩挂运输问题. 在配送系统中,配送车辆从配送中心出发将货物运往各个客户点,由于道路条件的限制,客户点分为只允许小型卡车配送的限制点客户和卡车或带交换箱拖车的整车都可为其配送的灵活点客户. 在客户时间窗和多行程的约束条件下,建立以成本最小为优化目标的基于交换箱甩挂的路径优化模型,提出装箱算法与遗传算法混合的启发式求解算法. 算例验证了所提出算法的有效性,为带交换箱的甩挂车进行物流配送提供一定的决策指导和参考意见. 相似文献
1000.
基于SARIMA模型的广珠城际铁路客流量预测 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现铁路车站发送客流量的短期预测,研究预测步长对短期客流预测效果的影响,分析了广珠城际铁路车站发送客流的特征和变化规律,结合客流特征及季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)的适用性,构建了SARIMA客流预测模型,利用Python软件中的Statsmodels模块完成了SARIMA客流模型的精细化调参,以广州南站、小榄站的发送客流量为例验证了模型的有效性. 结果表明,SARIMA预测模型可以较好地适用于不同数量等级的客流预测,其预测精度随预测步长的增加而降低. 预测步长为1时,广州南站、小榄站、珠海站客流预测平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)值分别为3.97%,5.83%,5.43%;预测步长增加为2时,各车站客流预测误差显著增加,广州南站、小榄站、珠海站客流预测误差MAPE值分别为5.31%,6.79%,7.62%;预测步长大于2时,预测误差基本保持稳定. 将SARIMA模型预测效果与随机森林(random forest, RF)、支持向量机(support vector machine, SVM)、梯度提升算法(gradient boosting, GB)、K最近邻算法(K-nearest neighbor, KNN)模型或方法的预测效果进行对比,预测步长为1时,SARIMA模型预测效果略优于其余4种模型,5种预测模型预测精度差距较小;预测步长大于1时,RF、SVM、GB、KNN模型预测误差随预测步长显著增加,预测误差为SARIMA模型的数倍. SARIMA模型在客流时间序列的多步预测方面具有较大的优势. 相似文献