精确模拟土壤反力对桩靴性能影响的研究

传统自升式钻井平台桩靴设计的方法,仅仅将土壤反作用力作为一个确定值,施加到桩靴上,并未考虑到桩靴与土壤相互作用过程中,土壤的性质的变化及变形对桩靴作用的影响.文章着重研究固体(土壤)力学对桩靴结构力学的影响.通过经验理论分析,并借助有限元精确模拟土壤,进行土壤对桩靴影响的细化研究.通过对比分析,得出对土壤的细化研究后,桩靴性能可以得到提高和优化的结论.     

基于FFT-FS频谱细化技术的船模耐波性试验测量信号分析方法研究

针对FFT频率分辨率受限制且精度不高的缺点以及船模对波浪的运动响应频率是低频且窄带的特点,采用FFT-FS方法对测量的运动响应信号在其对应的窄带频段内进行频谱细化获得更细致准确的信号频域特征;通过对该算法的运算量及分析精度的研究表明该算法是一种运算效率高、分析精度高且受信号本身信噪比影响小的频域分析方法;通过对船模运动响应的仿真信号和实测信号的分析表明该算法确实能有效地用于船模耐波性试验测量数据的定量分析。     

板壳模型在整体现浇板设计中的应用

为了研究板壳模型在整体现浇板桥设计中的应用,通过使用有限元分析软件Midas/civil建立板壳模型,计算得出相对于等效梁格法更为精确,更为接近实际情况的结果。并根据提取板单元的纵横向弯矩以及主弯矩进行配筋设计。板壳模型的计算结果既包括了结构的整体受力效应,又包括了结构的局部受力效应,因此对计算结果要进行局部削峰。     

大跨双塔斜拉桥的动力特性与地震响应分析

结合某大跨双塔斜拉桥工程设计实例,采用大型有限元软件ANSYS建立了三维有限元计算模型,分析了该桥的动力特性,并采用反应谱法进行了地震反应分析。研究结果表明：由于采用了半漂浮斜拉桥体系,主梁梁端位移较大,极易造成主、引桥间碰撞且对两端伸缩缝不利,可采用弹性约束或设置阻尼器等措施来限制主梁梁端位移。     

旅大32-2MOP吸力桩平台安装技术

海洋平台需通过桩基与海床固定,桩基根据安装工艺不同分为:打桩桩、钻孔桩和吸力桩;随着海洋工程的发展,吸力桩越来越广泛地用作为系泊系统、水下生产系统及自安装式平台的桩基。以旅大32-2系缆平台为例,对吸力桩平台吸水灌入工艺进行介绍,可提供以后类似工程借鉴和参考。     

箱筒型基础防波堤基础筒土压力数值模拟研究*

通过将波浪荷载作用下箱筒型基础防波堤问题简化为平面应变问题,利用有限元数值模拟,分析在波浪荷载作用下防波堤基础筒壁的土压力分布和发展变化情况。数值计算表明:波浪荷载作用下港侧基础筒外土压力有显著增长,海侧基础筒外土压力有显著降低,是影响防波堤稳定的重要因素。中间隔墙内土压力变化微小,土体与防波堤位移大致相同。海侧基础筒港侧内墙和港侧基础筒靠海一侧内墙上土压力分别发生一定程度的降低和一定程度的增长。同时分析了用于稳定性简化计算的极限状态下各路径上的土压力近似分布。     

连云港港30万吨级航道建设主要技术问题

连云港港30万吨级航道位于开敞海域,淤泥质浅滩宽广,航槽开挖厚度大,航道里程长,工程规模大,建设条件复杂,是开敞海域淤泥质浅滩深水航道的典型。通过研究基本解决了海床性质及岸滩稳定性、水动力泥沙条件、航道回淤、航道选线、航行安全性等主要技术问题,不仅为连云港港航道后续研究设计打下了坚实的基础,而且可供国内外其他淤泥质浅滩深水航道建设借鉴。对主要技术问题的研究成果进行系统总结。     

远破波大波高波浪作用下沉箱抗浪稳定性验算

岸壁码头施工中,沉箱受波高为13.62 m的远破波作用极其罕见,在如此大的波高下,沉箱受波峰压力和波谷压力作用,对沉箱的稳定性影响非常大。为提出合理的方案解决该问题,通过受力分析、计算、物模试验相结合的方法,对烟台西港区一期工程C6,C7,C8沉箱,进行了抗滑和抗倾覆稳定性计算,结果和物理模型试验结果相吻合。利用土力学原理,对远破波大波高作用下的已安装并回填的沉箱,可以通过沉箱背后土压力和孔隙充砂增重相结合的方案,利用土压力抵抗波浪力作用的方法,达到沉箱抗滑和抗倾覆稳定性的要求,确保工程的施工安全。     

海上超长大直径嵌岩钻孔灌注桩施工技术

介绍槟城二桥主桥钻孔灌注桩施工技术。马来西亚槟城第二跨海大桥主桥是一座双塔斜拉桥。该桥索塔基础采用21根φ230 cm/φ200 cm变直径钻孔灌注桩,其最大设计桩长为126.9 m,桩端嵌入微风化基岩深度达8 m,最大成孔深度达133.15 m。基于对槟城二桥主桥海上钻孔灌注桩的施工技术管理实践,总结超长钻孔灌注桩的设备选型、成孔、成桩、桩基承载力试验等施工工艺,为同类桩基的施工提供经验。     

基于BP神经网络的复杂布局管道泄漏检测研究

对基于BP神经网络的复杂布局管道泄漏检测与定位进行研究,确定实验方案和研究内容,介绍BP神经网络的输入参数、训练目标和隐含层节点个数,阐述基于BP神经网络的复杂管道泄漏检测研究。研究表明：用BP神经网络来预测复杂管道发生泄漏后的泄漏量大小是完全可行的;用其对是否发生泄漏进行状态辨识,则还要进行数据的二次处理;由于训练样本过少,用BP网络进行泄漏定位时会产生较大的误差,建议增加训练样本数,从而提高泄漏定位精度。