钢管混凝土供结构计算的矩阵位移法

视钢管混凝土为复合材料,建立了钢管混凝土拱结构计算的矩阵位移法。在对横截面作空间有限元子结构分析的基础上,利用平截面假定,将空间子单元转换为杆单元,从而导出了杆元的刚度矩阵。如进一步深入,可应用到钢管混凝土拱的非线性分析中。     

不对称"V"形沟谷填方路基病害分析

通过对"V"形不对称沟谷填方路基、路面病害、排水的调查及路基面波波速测试,对路基失稳原因进行分析,提出处治方法与建议.     

4 000万 t/a炼化一体化项目管道登陆栈桥建设方案对比

为研究不同建设方案对于管道登陆栈桥的影响，结合4000万t/a炼化一体化项目的工程案例，对比上部结构采用预应力混凝土箱梁结构与大跨钢管系杆拱桥+预制小箱梁结构两种方案，从经济性、工程量以及结构耐久性和后期维护等多方面综合考虑，提出推荐方案及施工技术要点。结果表明：通常采用的预应力混凝土箱梁结构施工方便、桩基数量多、安全性较高，且此结构自防腐效果好，后期维护量较少。综合考虑，当产品管道需要登陆栈桥时，对于栈桥方案上部结构设计宜优先使用预应力混凝土箱梁结构。对预应力混凝土箱梁结构进行设计时，应结合实际工程，合理控制预应力张拉时间，准确分析结构的受力特点，采取适宜的预应力技术能够保证施工作业与实际环境相匹配。     

基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测

为准确预估我国沥青路面使用性能的变化趋势,在传统灰色预测模型GM(1,1)的基础之上,提出了无偏GM(1,1)模型和滑动GM(1,1)模型,并通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络对传统、无偏与滑动GM(1,1)模型进行了组合,得到了兼顾灰色理论、遗传算法和BP神经网络优点的GA-灰色神经网络组合预测模型,并以具体实例验证了该模型的有效性。结果表明:传统GM(1,1)模型的平均相对误差为4.67%,无偏GM(1,1)模型的平均相对误差为4.64%,滑动GM(1,1)模型的平均相对误差为4.63%,灰色神经网络组合模型的平均相对误差为2.41%,而GA-灰色神经网络组合模型平均相对误差仅为0.54%,证明所提出的组合模型预测精度较高,误差较小,可作为制定路面养护计划的依据。     

钢管混凝土模型拱动力特性分析

通过振动台试验，获得了钢管混凝土模型拱结构的自振频率．利用结构分析软件SAP2000，采用三维梁单元，视钢管混凝土为组合材料，对结构动力特性进行了有限元计算，获得了结构的频率和振型，计算结果与试验结果吻合较好．为了扩大研究的范围，进一步分析了模型拱在不同条件下的动力特性．通过改变拱肋的刚度、横撑数目以及支撑条件，研究了结构频率和振型的变化，分析了影响钢管混凝土拱结构动力特性的因素．结果表明，加强横撑有利于提高结构的横向自振频率，拱肋刚度对结构自振频率影响不大．     

浅谈特长大隧道软弱围岩施工安全控制

分析了天平山隧道进口段软弱围岩施工安全管理存在的问题,提出了具体的隧道施工安全控制措施。