悬臂浇注施工斜拉桥的误差控制方法

在预应力混凝土(PC)斜拉桥悬臂施工中,为了减小索力及线形误差,分析了误差原因及其控制现状,提出了模型误差及悬浇效应误差的控制方法。结合三维实体等参元和板壳单元的优点,构造了适用于复杂桥梁结构空间分析的实体退化单元,建立了离散钢筋模型。根据挂篮牵索锚固点处的变形协调条件,推导出牵索索力随混凝土浇筑的增量计算公式,建立了悬浇过程中各工况下挂篮前端标高控制的计算公式。应用结果表明:在悬浇施工过程,牵索索力控制精度达到了3%,成桥索力控制精度达到5%,悬臂端标高误差控制在1 cm内,因此,提出的控制方法可实现PC斜拉桥悬浇过程各工况下索力及线形的准确预测。     

帕金森病大鼠脚桥核中胆碱能M_2受体的表达变化及意义

目的 通过免疫组织化学方法观察胆碱能M_2受体在帕金森病(Parkinson's disease, PD)模型大鼠脚桥核(pedunculopontine nucleus, PPN)中的表达变化,探讨胆碱能M_2受体在PD发病机制及病理生理改变中的作用.方法 选用健康雄性SD大鼠16只,随机分为2组.取脑组织固定后作连续冠状冰冻切片.以鼠源M_2单克隆抗体为一抗,采用免疫组化SP法,镜下控制显色.以阳性细胞计数及平均光密度为分析指标,对M_2受体在PD模型大鼠PPN中的表达变化进行观察分析.结果 对照组大鼠PPN部位及PD大鼠未损毁侧PPN部位均表达比较丰富的M_2受体阳性细胞.PD大鼠损毁侧PPN部位M_2受体阳性细胞明显稀疏.与对照组和PD大鼠未损毁侧相比有明显差异(P<0.05).3组间阳性部位的表达强度无明显差异(P>0.05).结论 PD状态下PPN内存在表达M_2受体的神经元变性死亡或受体脱失.而其余未发生变性死亡或受体脱失的M_2受体阳性神经元其表达强度并不受影响.同时发现,影响PPN内M_2受体阳性细胞变化的因素具有单侧性.     

"肋骨冷弯加工机器人"的研制

从弦线测量法控制原理、大地式检测装置、"肋骨冷弯加工机器人"信息集成系统、加工数据预处理、智能控制方法、自动冲印号料装置诸方面,较为详尽地介绍了最近研制成功的、国际首创的"肋骨冷弯加工机器人"。该"肋骨冷弯加工机器人"业已成功地应用于造船生产。     

求解TSP问题的一种启发式遗传算法

TSP问题是著名的NPC问题，在组合优化中有许多应用。讨论如何应用启发式遗传算法求解此问题，并设计一种启发式交叉算子和换位变异算子，主要特点是给出算子在程序中的实现技巧，提高搜索的速度。经实例分析，算法性能较好，能较快得到问题的满意解。     

液压缸行程测量技术在船舶特种装置中的应用

介绍了国内外液压缸行程测量的研究和应用现状,从可行性、可靠性两方面分析比较了这些方法的优缺点.对船舶特种装置行程测量进行了需求分析,构建了一种基于喷涂陶瓷的活塞杆标尺技术的液压缸行程测量系统.指出了将该测量系统实际应用于船舶特种装置行程测量所待解决的关键技术.     

混凝土箱梁桥大节段下放拆除施工方法研究

在总结常用的桥梁拆除方法、拆除边界条件及拆除基本原则的基础上,提出了一种新型的混凝土箱梁桥大节段下放拆除方法;全面阐述了该方法的概念、结构原理、工艺流程、设计关键技术及适应条件;该方法兼技术具有先进性和良好的经济性。     

斜拉桥船撞荷载下静动力响应对比分析

采用船撞动力时程最大值、峰值范围内的局部平均值及全局平均值,作为船撞等效静力荷载对斜拉桥进行船撞静力分析,将结构静力响应与船撞动力响应进行对比分析。结果表明:斜拉桥结构位移响应、内力响应差别较大。建议针对存在船撞问题的斜拉桥,在设计时船撞分析尽量采用动力分析方法,以便得到更为真实的结构内力和位移响应。     

榆社群地层的工程特性

榆社群地层广泛分布于晋中、晋东南盆地,随着高速公路的大规模建设,涉及该地层的路线越来越广。概括介绍了其具有的地层结构、物理力学性质,提出软弱夹层带来的边坡易坍塌问题应引起工程勘察和设计人员的关注。     

车用柴油机的发展前景

为了节约能源,降低污染,现代车用柴油机的优势已日益凸显,正在开发的一些先进技术,将进一步把柴油机推向车用动力的主流。     

下卧泥岩富水圆砾地层盾构渣土改良技术研究

以南宁地铁5号线新秀公园站～广西大学站盾构区间为工程依托,开展下卧泥岩富水圆砾地层盾构渣土改良技术研究。以现场盾构排出渣土及改良剂作为试验材料,在初始改良渣土的基础上进行二次改良试验,根据坍落度试验结果及渣土状态分析理想渣土状态,通过计算得到建议改良参数。研究结果表明：下卧泥岩富水圆砾地层渣土理想坍落度范围为12～18 cm,每环盾构掘进过程中需要注入约1 010 L的水,泡沫原液用量16.7～30.48 L(浓度3%,发泡倍率15,注入比0～15%),采用建议改良参数后,掘进参数得到明显改善,渣土改良效果显著。