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101.
The flexural behaviors of continuous fully and partially prestressed steel fiber reinforced high strength concrete beams are studied by experiment and nonlinear finite element analysis. Three levels of partial prestress ratio (PPR) are considered, and three pairs of two-span continuous beams with box sections varying in size are designed. The major parameters involved in the study include the PPR and the fiber location. It is concluded that the prestressed high strength concrete beam exhibits satisfactory ductility; the influences of steel fiber on the crack behaviors for partially prestressed beams are not as obvious as those for fully prestressed ones; steel fibers can improve the structural stiffness after cracking for fully prestressed high strength concrete beams; the moment redistribution from mid-span to intermediate support in the first stage should be mainly considered in practical design. 相似文献
102.
针对恶劣气候条件下,出行概率与影响交通出行的气候条件、出行距离和安全设施等因素的内在关系,对出行概率与出行距离、气候特征等定量变量进行统计回归分析,并建立了模型。模型的复相关系数为84%,残差检验表明模型的线性假定成立。综合考虑安全设施对模型的影响,给出出行概率与各影响因素的综合数学模型。分析结果表明恶劣气候严重程度与交通出行概率成反比关系,恶劣气候条件下,出行距离与出行概率成正比关系,而不同的恶劣气候条件、车辆出行距离、道路安全设施完善程度对高速公路交通出行综合影响幅度在10%~50%之间。 相似文献
103.
高速公路绿化评价指标及方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
高速公路绿化在公路系统中起着非常重要的作用,它不仅能够美化环境,而且具有防眩、防护、生态保护的能力,而传统的绿化评价仅仅局限于景观的评价.本文通过对绿化功能分析,专家筛选和主成分分析方法,提出了高速公路绿化评价指标体系框架.该体系评价指标主要包括:中央分隔带防眩能力、边坡防护能力、路侧生态防护性以及景观效果;并结合我国江苏公路绿化的具体情况,运用层次分析方法,建立了高速公路绿化评价方法.该方法运用到实践中能够客观地评价高速公路绿化的效果. 相似文献
104.
介绍新一代Fortran语言编译器 (MS FortranPowerstationV4 0 )的主要特点及其进行有限元分析系统开发的相关步骤 ,最后给出具体的应用示例 . 相似文献
105.
浮箱和背拉杆是中低水头船闸人字门提高抗扭能力的有效措施,但是考虑二者共同预应力的研究工作较少。基于江苏某在建船闸人字门,建立人字门空间薄壁结构有限元模型,对比设置不同浮箱的人字门抗扭能力,提出了较为合理的浮箱设置方案。在此基础上,研究不同背拉杆布置方式下人字门的抗扭能力,提出一种背拉杆预应力的改进优化模型,使施加预应力后闸门的整体抗扭能力得到更大提高。研究结果表明:采用U形浮箱及预应力背拉杆进行人字门组合抗扭的方案,可有效提高闸门的整体抗扭能力。研究方法和研究成果可为中低水头船闸人字门的设计提供参考。 相似文献
106.
107.
108.
通过理论分析与模型试验研究,比较了曲梁在径向力作用下的不同受力模型;分析了径向拉应力在曲线箱梁腹板中的分布以及防崩钢筋面积和预应力筋保护层厚度的影响;讨论了径向拉应力对裂缝的影响及预防措施,最后提出了防崩钢筋面积与径向拉应力的拟合关系式,可供曲线箱梁的设计及施工参考。 相似文献
109.
110.
高速公路天气状况实时监察对于高速行车安全具备重要意义,然而气象检测只能对大范围区域的气象情况进行预报,不能满足高速行车各个路段气象情况实时检测的需求. 为此,提出一种基于双路神经网络融合模型的高速公路雾天检测算法. 该算法基于双路深度神经网络融合模型,提取雾天图像的可视深度图以及暗通道图像两种视觉特征,并利用深度神经网络进行建模,获得初步分类结果;然后,再利用均值融合层进行分数融合. 为了全面评测该算法的性能,构建了一个覆盖多个省份高速公路的视频监控雾天数据集(express way fog detection dataset,EWFD),该数据集能够全面涵盖国内高速公路的天气情况,并在该数据集上做了全面的分析对比实验. 实验结果显示,本文所提出的双路神经网络融合模型的雾天监测算法取得了93.7%的准确率,与国际前沿的检测分类算法101层残差网络(ResNet-101)相比,本文提出的算法准确率提高了10%以上. 相似文献