地铁深基坑渗流应力耦合研究

研究目的:武汉地区深基坑事故中,九成以上是因为地下水控制失效造成的。其中,承压水含水层在长江一级阶地中普遍存在,且含水层厚度很大,承压水头很高,成为武汉地区深基坑工程的一大特点。针对武汉长江一级阶地地铁深基坑,研究其降水与开挖施工过程中引起的地面沉降以及基坑稳定等影响与变化规律具有重要的现实意义。研究结论:对深基坑降水与开挖的流固耦合效应进行了分析,建立了渗流场与应力场耦合计算模型。使用FLAC3D对武汉长江一级阶地深基坑降水与开挖施工过程进行了渗流应力耦合模拟;计算结果表明,地表沉降形成了二次函数曲线分布形态的沉降凹槽;地下连续墙以下渗流速度最大,容易发生渗透破坏;相较于不考虑流固耦合计算,考虑耦合的计算结果与工程实际规律更为吻合,能更好地的预测与信息化施工。     

大体积混凝土承台施工期温控仿真分析研究

针对大体积混凝土承台施工过程中水泥水化热造成的内外温差问题,对采用布置冷却水管的混凝土温度场进行仿真分析研究.介绍了大体积混凝土施工中水化热分析的理论基础,并通过理论计算得到分析过程中所需的一些主要参数.结合工程实例,应用有限元软件MIDAS - CIVIL按照实际施工过程对大体积混凝土承台进行了全程水化热温度场的仿真...     

轨道交通车辆铝合金地板FSW与MIG焊残余应力对比分析

运用超声波残余应力无损检测技术,对轨道交通车辆6005A-T6铝合金地板典型部位搅拌摩擦焊(FSW)与熔化极氩弧焊(MIG)的焊后残余应力情况进行对比分析。分析结果表明:FSW焊后地板比MIG焊后地板纵向残余应力平均下降64 MPa,横向残余应力平均下降42 MPa;MIG与FSW焊缝位置残余应力分布趋势基本相同,残余应力最大值出现在焊趾附近。     

基于客户关系管理(CRM)的轨道交通信号系统设备全生命周期维护管理

随着高速铁路以及城市轨道交通的快速发展,传统的以设备为中心的轨道交通信号系统设备维护管理模式已不能满足安全运营的需要,设备维护管理面临巨大压力。提出基于客户关系管理(CRM)的轨道交通信号系统设备全生命周期维护管理模式,给出了管理模型,阐述了设备全生命周期主要的管理内容。该模式将以设备为中心的维护管理模式转化为以客户需求为中心的维护管理模式,有效地满足了目前轨道交通信号系统设备维护管理所面临的安全要求高、区域分布广、服务响应快等需求,为提升轨道交通信号系统运维体系的建设奠定了基础。     

机车车辆用电工产品标准制订中的若干问题解析

针对近2年来机车车辆用电工产品标准制订中存在的具有普遍性的问题,对额定值与标称值、工作性能与机械寿命和电寿命、试验的先后次序和相关验证、恒定湿热与交变湿热以及高温试验的选择等按GB/T21413.1和GB/T 21413.2以及相关国标的规定进行了阐述,目的是贯彻国家标准,提高产品标准制订的水平。     

速度120km/h的B型地铁车辆转向架研制

介绍了新研制的速度120km/h的B型地铁车辆转向架的主要技术参数、各部件的基本结构特点及有限元计算和动力学仿真结果等。     

高速铁路CFG桩沉降变形性能试验分析

通过现场CFG桩沉降变形测试,为研究高速铁路CFG桩复合地基的工作性状、加固机理和沉降特性提供试验支持,并检验目前CFG桩设计采用的参数及方案,为确定CFG桩的设计方法和沉降变形的计算理论提供实测依据,并为工程方案的优化提供技术支持。     

铁路特大型客运站候车室面积及数量计算模型研究

铁路特大型客运站由于修建成本较高,故各项指标设计极为重要。候车室面积和数量是客运站设计时须考虑的指标。借鉴现有研究成果建立特大型客运站候车室面积及数量计算模型。对旅客到达规律采用灰色动态模型,出发规律采用匀速处理后得出客运站旅客聚集人数计算模型,考虑候车室内旅客服务设施所占面积后构建候车室面积计算模型;以不出现多次列车在同一候车室内同时检票为要求建立候车室数量计算模型。在对两个模型的适用性进行说明后,以北京西站近期情况为例进行计算,结果表明两模型具有一定的有效性和准确性。     

整体道床无砟轨道现浇道床板新老混凝土黏结面应力分析

对整体道床无砟轨道现浇道床板新老混凝土黏结面的应力状态进行了热—结构耦合分析,分析结果表明,轨枕结构尺寸对现浇道床板新老混凝土结合面的黏结应力有较大影响,为优化现浇整体道床无砟轨道结构提供了参考。     

应用人工神经网络预报爆破地震动峰值

针对传统经验公式法已不能适应复杂爆破施工环境条件下预报爆破地震动峰值,甚至完全失效的情况,探讨人工神经网络方法在爆破地震动峰值预报中的应用,建立爆破地震动峰值预报人工神经网络模型,并用C语言编制计算程序。在地下隧道爆破地震动强度测试基础上,应用获得爆破测试结果,进行地下隧道爆破地震动峰值速度的人工神经网络预报。通过垂向、水平径向、水平切向爆破地震动峰值速度实测值对人工神经网络进行训练,进而预报爆破地震动峰值速度,并对实测值和预报值进行对比和误差分析。预报值与实测值符合较好,证实人工神经网络能有效预报爆破地震动峰值。