桥梁施工监控数据管理系统的研究与开发

章介绍了采用Visual Basic和Microsofr最新数据访问技术ActiveX Data Objects(ADO)编程模型，研究开发“桥梁施工监控数据管理系统”软件的步骤及有关技术问题。     

超大跨度斜拉桥几何非线性精细化分析

基于几何非线性分析的CR列式全量法,采用悬链线索单元模拟斜拉索,分析主跨为1 088 m的苏通大桥施工过程几何非线性影响。研究结果表明:该方法具有很高的精度和效率;经典的几何非线性分析方法引起的恒载应力相对误差在10%以内,主梁成桥标高相差超过0.5 m;对于张拉工况,经典方法增加荷载步数并不能提高其计算精度。建议超大跨度斜拉桥施工控制时采用精细化的分析方法。     

基于检查评定大数据的桥梁技术状况多阶段退化模型

建立合适的桥梁退化模型是进行性能预测和预防性养护的前提。利用445座混凝土空心板桥连续5年的检查评定数据,考虑到桥梁各阶段性能退化速率不同,采用多阶段的马尔可夫链,建立了桥梁技术状况退化模型,并应用该模型预测某13年桥龄的混凝土空心板桥3年后的技术状况,通过与18座同类型同龄桥梁技术状况变化相对比,结果表明,该退化模型能准确预测桥梁技术状况等级。     

基于CFD的非接触挖沟机喷冲能力的研究与应用

随着海底输油输水软管的的逐渐增多,与常规硬质海管相比,急需非接触挖沟机进行后挖沟作业,保护软管。运用Fluent软件对四种不同的非接触挖沟机导流罩进行分析,验证非接触挖沟机在南海作业的可行性。通过钻井点地质资料、后挖沟声呐截图、浅剖后调查三种方式对非接触挖沟机破土能力进行校核。实践表明,非接触挖沟机导流罩直管段长0.825m,缩颈高度0.2m,缩口直径0.6m的条件下,使用动力定位船具备50KPa土壤剪切强度条件下1.5m埋深的要求。     

VDA 275关键试验条件对测试结果的影响

简要介绍了VDA 275(德国汽车工业协会标准)测定甲醛的原理和方法;以木纤维板为测试样品进行了一系列有关试验,结果表明:样品尺寸、加热温度和时间为影响试验结果的关键条件.通过对两种尺寸样品的连续试验,确定了VDA 275的应用范围及其局限性.     

我国桥梁汽车荷载演变及其效应分析

我国不同部门在不同时期颁布的设计规范对汽车荷载规定有所不同,设计、管理、运输等部门关心各种汽车效应的一般规律和快速计算方法.通过对不同跨径简支梁和连续梁的26种汽车荷载效应分析,从相对比值和绝对数值两方面研究其规律,得到以下结论:公路Ⅰ级(或公路-Ⅱ级)、汽车-超20级(或汽车-20级)、城-A级(或城-B级)的相对大...     

从影响线角度研究3塔悬索桥力学行为

以泰州长江大桥为原型,建立相应2塔、3塔漂浮和3塔约束悬索桥空间有限元模型,研究各关键效应的影响线特征及汽车效应包络,得到如下结论:主缆抗滑、中塔受力、主梁挠跨比、梁端水平位移等在2塔悬索桥中不会引起很多关注的因素,对3塔悬索桥却成为控制指标,且由汽车作用控制;缺乏边缆的有效约束引起中塔顶水平位移增大,是导致其他效应大幅增加的原因;当一个主跨全部或部分加载,另一个主跨空载时,4个控制因素最不利,但发生的概率极低;抓住规范限制挠跨比的本质和3塔2跨悬索桥变形特点,可将其挠跨比限制放宽至1/220,行车平顺仍有充足保障;汽车与恒载应力叠加后,绝大多数运营状况下,中塔都处于受压应力状态,疲劳问题不突出。     

桥梁退化模型及维养决策研究和应用

分析了学者对桥梁性能退化规律和养护策略的研究成果,从基于机理的退化模型和基于统计规律的退化模型两个方面介绍了桥梁退化预测模型的研究进展,总结了桥梁养护维修决策模型的建立与解决方法;并从桥梁管理系统基本结构、评价与决策模块、维养对策与费用计算和维养方案优化等4个方面简述了优秀的桥梁管理系统。汇总的桥梁退化模型及维养养护管理决策的研究和应用进展,有助于帮助桥梁管理者在面对诸多不确定因素与资金紧张的情况下,获得最优策略,实现高效科学的桥梁管理。     

超大跨度斜拉桥施工过程随机模拟分析

针对超大跨度斜拉桥由于悬臂施工过程中各种误差的累积可能使其恒载效应具有较强的随机特性,传统的确定性分析方法不能反映这一重要结构特性的问题,采用Monte Carlo法与有限元法相结合的随机模拟方法,将斜拉桥的梁段自重、张拉索力看成随机变量,进行主跨1 088 m的苏通大桥施工过程随机模拟,研究其恒载效应的频度、均值和标准差。研究表明:由于结构系统的变异性,使结构行为呈现一定的随机性;梁段自重、张拉索力变异对钢主梁斜拉桥恒载应力的影响不如对混凝土主梁斜拉桥那么明显,但其对恒载构形的影响不可忽略。     

基于混沌理论和改进极限学习机的船舶升沉预报

船舶升沉运动预报是主动升沉补偿系统中的重要组成部分.为了满足船舶升沉运动预测的实时性和准确性要求,本文提出了一种混沌理论与增强搜索极限学习机相结合的混合方法(CES-ELM).在混沌动力系统相空间重构的基础上,采用基于误差最小化的方法生成ELM隐藏节点并不断更新权值;利用优化后的模型参数建立船舶运动预测模型.不同海况下的仿真结果表明,该方法的预测平均绝对百分误差小于10％,与传统的ELM和LSSVM模型相比,该模型能有效提高预测精度和鲁棒性.