成都至南部高速公路悦来隧道出口段滑坡稳定性分析与治理

分析成都至南部高速公路悦来隧道出口滑坡的工程地质条件及其变形特征,对滑坡的力学参数进行反演计算,进而对边坡的稳定性进行分析,对危害性进行评价,并提出治理措施。主要结论如下：该滑坡属中型中层土质推移式滑坡,施工造成的不合理后缘堆载以及雨季季节性暴雨渗入是滑坡形成的诱发因素,目前处于欠稳定状态,危及在建桥梁及其下部公路。建议采用清方+桥梁延孔方案进行治理。     

市域铁路隧道净空面积优化研究

为支撑《市域铁路设计规范》编制,针对市域铁路隧道净空面积取值开展研究。在国内外资料调研基础上,根据现行规范对铁路隧道净空面积的规定,针对市域车辆尺寸及性能、隧道内接触网悬挂方式、建筑限界、防灾疏散等方面要求,确定满足基本使用功能的市域铁路隧道最小净空面积;综合相应舒适度标准下满足空气动力学效应的隧道净空面积计算结果,提出不同速度目标值下市域铁路单、双线隧道经优化后的隧道最小净空面积取值。研究成果为《市域铁路设计规范》隧道章节相关条文的编制提供了纳规依据。     

跨孔地震CT技术在桩基检测中的应用

桩基上部结构施工结束后若桩基出现病害,工程中常用的桩基无损检测方法较难实施。为了快速准确地检测桩基的完整性,本文首次尝试将跨孔地震CT技术应用于管桩的无损检测中。通过现场试验对单桩、多桩及无桩位置进行检测,发现跨孔地震CT技术对测试孔位布置要求较高,用于单桩检测时其精度高,准确性好,效果最佳。跨孔地震CT检测不仅可以准确反演出整个桩身情况,而且可以反演桩周及桩端地层分布情况。当测试孔横跨双桩或多桩时,地震波会出现重叠和干扰,检测效果不佳。     

基于聚类及霍夫变换的轮对廓形提取算法研究

针对轮对尺寸在线检测中廓形计算复杂的问题,提出一种新的轮对廓形提取算法。总结在线检测系统中的6种典型轮对廓形,采用DBSCAN算法对廓形数据进行聚类,并采用改进霍夫变换确定廓形有效区域;采用曲率熵与最小二乘法进行曲线拟合,获取轮缘基准点;通过坐标旋转与平移等操作实现完整的轮对廓形提取,为轮对尺寸计算提供支持。通过现场试验验证算法可行性,并与人工检测结果进行对比,结果表明:在线检测系统精度优于人工检测,验证该算法能够有效地实现轮对廓形提取。     

盾构下穿既有隧道位移控制施工参数多目标优化

盾构施工下穿既有隧道工程建设规模日益扩大,为研究盾构隧道下穿对既有隧道的安全影响和变形控制,建立GA-LSSVM与NSGA-Ⅱ算法相结合的多目标优化模型,以主要盾构施工参数为研究对象,对下穿施工引起的既有隧道底部水平和沉降变形为控制目标,进行施工参数优化控制分析.首先,基于收集的土仓压力、泡沫量、同步注浆量等6个盾构施...     

计算机控制系统的外部干扰抑制措施

介绍了计算机控制系统外部干扰的主要来源与传播途径,分析了硬件与软件方面的各种抗干扰措施.重点讨论了对系统过程通道中串模干扰与共模干扰的抑制,对信号线的敷设、电源、接地系统的抗干扰措施也做了介绍.     

客车服务质量有新标准

客车服务质量有新标准新的旅客列车服务质量标准分为:普通(快车和慢车)、快速、特快三个等级。在文明服务方面的基本要求主要有:对旅客做到“全面服务、重点照顾”。对旅客不同需求提供相应服务,对重点旅客做到“三知三有”(知座席、知到站、知困难,有登记、有服务、有交接)。对旅客做到“三要、四心、五主动”(接待旅客要文明礼貌,纠正违章要态度和蔼,处理问题要实事求是;接待旅客热心,解答问事耐心,接受意见虚心,工作认真细心;主动迎送旅客,主动扶老携幼,主动解决旅客困难,主动介绍旅客须知,主动征求旅客意见)。列车始发和进入夜间运行时,…     

超低频雷达反演海洋内波波长和振幅

利用超低频雷达探测海洋内波是海洋内波探测的新方法,该方法使用1Hz～100Hz频段的电磁波探测海洋内波并反演得到内波振幅和波长等参数.根据超低频电磁波在海水中、海气界面和内波界面处的传播特性以及海洋内波水下结构特点,建立了超低频雷达反演海洋内波振幅、波长模型,并分析了探测的回波信号,仿真结果表明,使用超低频雷达可以反演得到内波振幅和波长.     

航行体头型对气泡附着影响的数值研究

水下航行体穿越水中膨胀气泡时,气泡在一定条件下有可能附着在航行体上形成附着空泡,从而改变航行体水动力性能,为此开展了头型因素对气团附着空泡影响的数值研究。利用数值模拟方法计算了四种头型航行体穿越膨胀气团的过程,结果发现头型是影响气泡附着的重要因素:对于分离角较大的钝头型,气泡容易附着在航行体上形成附着空泡;对于分离角较小的细长头型,气泡受到扰动后就很快与航行体分离而不会附着。     

大白鲸·棺材

你相信救生艇的问世与这个典故有关吗？ 事情发生在上世纪中叶的欧洲。《大白鲸》动画样片在海洋大学首映,引起学生的强烈反响和质疑。这是汤姆森教授没有料到的。