沉箱可循环铺底工艺设计与施工要点

为了高质高效地完成临时预制场沉箱预制施工,克服沉箱传统铺底工艺存在的资源浪费、造价高、污染预制场、施工进度慢等缺点,在对沉箱铺底工艺深入调查和研究后,通过计算分析,创新采用了H型钢和方木进行沉箱铺底,并利用气囊顶升沉箱抽取方木,抽出的方木可循环用于下一个沉箱铺底工艺。实践证明该工艺可靠、实用,并节约成本,优于传统工艺。     

透水框架群水力特性试验研究

透水框架群在长江航道整治工程中具有减速、防冲、促淤的特点,在三峡工程蓄水运用后清水下泄促淤有限的条件下,框架群在护滩边缘的防护效果明显,但对其作用机理,特别是透水框架群在整治工程中的水力特性还认识不足。通过水槽试验研究了透水框架群的减速率与摆放高度、孔隙率等因素的相互关系,并对透水框架群内部和尾部的减速效果进行了深入分析,研究结果可为规范护滩边缘结构的设计提供技术支撑。     

浅谈企业固定资产投资项目档案管理

在现代市场经济条件下,企事业单位的建设、管理和发展对固定资产投资项目档案管理提出了越来越高的要求,我们档案工作者必须适应当前工作发展的需要,深入研究固定资产投资项目档案管理工作的内容和特点,努力寻求做好固定资产投资项目档案管理工作的方法和途径,更好地为企业经营管理、科研生产及发展服务。本文从目前企业固定资产投资项目档案管理工作的特点、存在问题及改进措施等方面阐述如何加强企业固定资产投资项目档案管理工作。     

强震区高桩码头接岸结构设计

针对强震区高桩码头的接岸结构设计,依托某实际工程,采用定性、定量分析方法,对比研究工程中常用的斜坡式挡土墙、悬臂板桩、有锚板桩等接岸结构的适应性及特点,提出一种新型沉降板式接岸结构,并对该新型接岸结构的特征进行论述。研究表明,相比于传统的接岸结构,该新型接岸结构在强震区更为经济、合理,对岸坡的沉降、变形具有更好的适应能力,对保障码头运营以及震后快捷修复更为有利。     

波纹换热管的性能分析

本文主要通过实验研究分析波纹换热管的承压能力及传热性能，并通过近几年的实际应用情况，为波纹找热管在换热领域的应用提供一些依据。     

土压平衡盾构开挖面压力取值及对地表沉降的影响

土压平衡盾构广泛应用于地铁隧道施工中,其施工过程产生的地表沉降及相关问题直接影响隧道施工安全。以成都地铁3号线某区间盾构隧道工程为例,应用理论方法计算盾构开挖面压力取值范围。结合工程地质条件、施工参数、不同开挖面压力和地层损失率,利用嵌入了土应力路径本构模型的ABAQUS软件进行盾构开挖三维模拟,得到了卵石地层盾构施工引起的地表沉降规律,并通过与现场地表沉降监测结果对比,验证了此模型的合理性,确定了合理的开挖面压力取值范围。最后,进一步分析了实际盾构施工开挖面压力值与地表沉降值之间的规律,评价施工时设定的开挖面压力值的优劣。     

车内特殊部位的清洁保养技巧

一、刹车保养有门道刹车系统的检查重点是刹车液的量,确认是否达到收纳罐的基准线。如果发现刹车液比前一次检查时大量减少,发生故障的可能性就很大。若液量不足使空气进入,刹车会变得不灵敏。此外,还要检查离合器,试着踩踏板,检查断续点,接触不良或准确点偏离则需要修理。对于刹车液,以下6点需要特别注意:一是刹车液的收纳罐为半透明树脂制作,罐子如果脏污,只需用布擦拭,就可以进行简单的目视检查;     

船坞坞口水上基坑力学性状数值分析

结合某船坞坞口水上基坑围护结构的设计,采用有限元数值模拟研究了基坑施工全过程中支护结构的受力与 变形性态。采用Plaxis 2D建立考虑结构与土体共同作用的平面应变计算模型,并考虑不同水位及波浪荷载、地形地质条件 及复杂施工工况的影响。研究表明：外部条件的不对称导致水上基坑围护结构的变形及受力与陆上基坑存在明显差异,基 坑开挖并降水至坑底并非结构受力的最不利状态;基坑外坡护坡、压脚未施工前坑内降水是基坑围护结构变形的最不利状 态;不同水位及波压条件对单排钢板桩的影响比对双排钢板桩的影响明显,两种不同类型围护桩的整体受力状态也存在明 显差异;随基坑开挖和降水深度的增加,第1道混凝土支撑的受力会从受压变成受拉,下部各道钢支撑均处于受压状态;施 工中应密切关注第1道支撑受力状态的变化。     

关于圆柱绕流水动力特性的大涡数值模拟研究

基于有限体积法建立描述不可压缩粘性流体三维运动的数学模型,引入浸入边界法的无滑移固定壁边界条件和大涡数值模拟的Smagorinsky．Lilly亚格子模型,针对层流（Re=100）和湍流（Re=3900）状态下的圆柱绕流流场进行数值模拟研究,验证结果表明该方法能较有效模拟非定常圆柱绕流流场的形态。在层流状态下圆柱体下游存在形态清晰的卡门涡街结构且无明显的掺混现象;在Re=3900的湍流状态下圆柱下游的掺混现象显著增强,圆柱下游约1．0D处的脉动强度达到最大值。     

基于霍夫蕨的实时对象跟踪方法

基于霍夫变换方法难以在保持高检测精度的同时满足跟踪的实时性,且难以适应初始训练样例十分有限的情况,为解决上述问题,提出一种基于霍夫蕨的对象跟踪方法.该方法以随机蕨作为基础检测结构,将对象的局部表观作为学习数据,在其每个叶节点中计算并保存霍夫空间中属于目标对象的投票概率,在运行时通过在线学习该检测器和对象模型,适应对象表观的变化.结合对TLD跟踪框架的改进,实现了无约束环境下长时间的可视跟踪.在Babenko视频序列集上的实验结果表明,提出的对象跟踪方法在普通PC上的平均运行速率为3帧/s,平均准确率为87.1%,总体上优于现有的跟踪方法.