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81.
衬砌劣化对水下盾构隧道变形的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前世界最大直径水下盾构隧道的工程背景和劣化环境,通过分析衬砌劣化机理和行业规范标准确定了以有效厚度考量衬砌结构劣化,采用强度折减原理对强度参数进行逐步地折减,建立了考虑地层土性和覆土厚度影响的水下盾构隧道衬砌劣化模型,运用数值计算方法分析了衬砌劣化的多种组合工况,从而对衬砌劣化引起上海长江隧道(崇明越江通道)变形的特征表现和趋势规律进行了研究和探讨。研究结果表明:基于有效厚度折减的衬砌劣化分析方法能够有效地反映劣化后隧道结构的整体变形状况,且计算结果可靠合理,可为盾构隧道健康状态诊断与分析提供理论依据和技术支持,也可为运营管理部门正确及时的养护维修提供借鉴和指导。 相似文献
82.
洋山港及邻近海域悬沙输运特征研究* 总被引:1,自引:0,他引:1
基于SWEM2D数值模型,建立了一个范围包括洋山港、长江口及杭州湾的二维水流泥沙数学模型。根据2004年5月洋山港实测水文泥沙资料,认为洋山港区域悬沙垂向切变输运较小,可忽略该项对悬沙输运的影响,采用二维泥沙数学模型能基本反映出该区域悬沙输运特点。利用2004年5月洋山港及邻近海域实测水文泥沙资料对模型计算结果进行验证,验证结果表明模型计算结果与实际情况吻合良好。在此基础上,根据模型计算结果计算了洋山港及邻近海域大、中、小潮期间悬沙输运速度。结果表明,洋山港区域悬沙主要以欧拉输运为主,斯托克斯漂移、潮泵输运为辅。该区域西口门高含沙量主要是受到长江口及杭州湾悬沙输运富集的影响。其邻近海域主要的悬沙输运在近南汇边滩以东区域分成两股,一股向北,一股沿着南汇南岸的水下泥沙通道,径直流向杭州湾,并在杭州湾的悬沙输运的带动下,向洋山港流去。 相似文献
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为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。 相似文献
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为缓解大型客运枢纽因诱导服务不到位而产生的人流拥堵问题,采用室内WiFi 定位技术和Mysql获取行人交通流分布热力图,通过百度地图坐标拾取系统识别人流聚集区的具体位置。通过定义迷路人群的交通特征参数,提出“人群迷路区”概念;应用视频识别追踪技术,分析行人速度与加速度的方差,于人流密集区运用视频识别技术寻找“人群迷路区”。最后以北京南站为例进行实地调研,利用调研数据识别北京南站的“人群迷路区”。基于人群速度与加速度方差,“人群迷路区”被分为四类:单纯人流聚集区、因标识不足而产生的人群迷路区、因标识过于复杂而产生的人群迷路区、因商业设施或障碍物遮挡而产生的人群迷路区。同时提出加大商业活动监管力度、简化部分引导标识、增加其他交通方式换乘区域标识等优化方法,可使人群行进效率提高约25%。 相似文献
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