渗透注浆集成棒对盾构隧道土体应力的作用研究

在盾构注浆过程中,由于注浆压力的影响,土体及局部管片应力上升,容易引起管片变形,工程中通常采用取土泄压等方式处理,但这些处理方式仍会造成施工周围土体扰动。基于此,提出一种渗透注浆集成棒,其兼具注浆和排水作用,能有效消散盾构施工引起的超孔隙水压力。通过FLAC 3D对注浆及超孔隙水压的渗透消散进行数值模拟,分析结果得出:土体及管片在注浆初期短时间内压力快速增加,随后趋于稳定,管片超孔隙水压明显小于土体超孔隙水压力;渗透注浆集成棒能有效地减少超孔隙水压,渗透棒周围土体超孔隙水压可减少到原压力值的20%左右;消散后孔隙水压的分布呈辐射分布,越靠近渗透棒,压力越小。     

90 m+200 m+90 m连续刚构钢管拱桥施工关键技术研究

连续梁钢管拱桥作为我国的主要桥梁结构,具有施工便捷、安全、可靠,施工成本造价低等多种优点,被广泛应用于桥梁建设中.以府河特大桥90 m+200 m+90 m连续刚构钢管拱桥施工为例,对大跨度连续刚构钢管拱桥施工技术进行了详细的阐述分析,可供类似工程借鉴参考.     

“巡航导弹”VS“战斗机”——F1车手改行NASCAR所引发的思考

F1车手蒙托亚、维伦纽夫改行NASCAR，库特哈德也测试NASCAR。NASCAR在大陆译作“纳斯卡赛车”，十年前云斯顿烟草公司赞助这项车赛，港台也称为“云斯顿赛车”。几十年来，F1车手陆续从欧洲转战北美，例如老费蒂帕尔迪、老安德莱蒂、曼塞尔、小安德莱蒂和扎纳尔迪，但他们只参加印地车赛（INDYCAR）或卡特车赛（CART）同属方程式，车手容易适应。然而F1车手改行NASCAR，从方程式座舱一下子钻进房车驾驶楼，级别急转直下，操控迥然不目。     

富水弱胶结大粒径砂卵石地层盾构施工技术

兰州地区富水弱胶结砂卵石地层中修建的第一条盾构法隧道工程,施工中遇到许多技术难题,如掘削面前方大粒径卵石难以有效破碎;掘削面平衡土压力难以建立与欠压掘进;渣土改良效果较差与螺旋机喷涌;地层超挖明显、隧道上方地层出现空腔以及地表沉降现象难以控制等。针对以上问题进行深入分析,发现弱胶结砂卵石地层中高强度大粒径卵石的存在与渣土改良效果难以保证是导致盾构掘进困难、地层超挖与沉陷的主要原因,从施工技术角度提出了相应的应对措施,如加大盾构机额定扭矩和总推力,确保在有足够动力的前提下,适当减少滚刀数量,同时增加贝壳刀与撕裂刀的数量。从施工技术角度提出相应措施,可为今后类似工程提供参考。     

基于KULI的某车型冷却性能优化设计

围绕某款SUV车型发动机冷却系统问题的处理,文章运用KULI软件对冷却系统进行仿真分析,并提出优化方案:散热器芯体厚度增加6mm以及通过增大扇叶直径和提高风扇转速来对风扇的性能进行提升.最后通过风洞试验验证该设计方案能达到标准要求(发动机水温≤110℃).将该车型匹配新散热器后,满足了市场销售,也为今后冷却系统的优化提供了解决思路.     

大尺度双体船机舱通风系统的数值模拟分析和优化设计

大尺度双体船具有型深和船宽大、辐射噪音小、重量和尺寸要求严格等技术特点,导致其机舱通风系统送风管路过长、回风阻力高、管系布置困难,这极易造成舱内局部风速严重不均、重点区域温度过高以及舱内压力过大等现象。本文以世界最大的6 000吨级双体船的设计为例,利用CFD技术对其机舱通风系统进行数值模拟分析,发现其气相组织在风速、温度和压力等方面存在诸多问题;进一步提出具体改造方案,即增加主甲板送风支路、增加底舱抽风管系和甲板通风开孔,并选取优化前后的典型截面进行气相组织对比分析,验证了优化方案的正确性。该优化方案满足海船规范要求,且成本低、施工方便,对于大尺度双体船通风系统的设计具有一定的参考价值。     

考虑不同路面附着情况的整车质量估计方法研究

利用带有遗忘因子的递推最小二乘估计,实现了一种整车质量估计方法,该方法考虑了不同路面附着情况对整车质量估计过程的影响,通过引入路面特征系数,实现了算法对不同路面附着情况的适应。基于Matlab/Simulink编写辨识算法并在CarMaker中完成仿真测试,测试结果表明所实现的辨识方法对整车质量估计的精度可控制在10%之内。此外,由于递推最小二乘估计方法和卡尔曼滤波方法之间的内在联系,通过推导表明了递推最小二乘估计方法是状态转移矩阵为单位阵的卡尔曼滤波方法的特殊形式,为2种估计方法的工程应用形式及调试过程提供了更全面的信息。     

大洪山生态文化旅游区空间发展模式分析

针对近域旅游区主导旅游资源相似和相异的特点,结合当前不同旅游区空间相互作用关系理论研究的现状和动态,提出旅游区＂整合-竞合＂发展模式（3C模式）。根据大洪山地区的具体状况,分析基于游客行为的旅游线路组织模式及相应的旅游公路网布局结构与交通设计理念,探讨近域旅游区旅游资源的空间配置结构和可持续发展。     

Saliency motivated pulse coupled neural network for underwater laser image segmentation

The detection range of underwater laser imaging technology achieves 4—6 times of detection range of conventional camera in intervening water medium, which makes it very promising in oceanic research, deep sea exploration and robotic works. However, the special features in underwater laser images, such as speckle noise and non-uniform illumination, bring great difficulty for image segmentation. In this paper, a novel saliency motivated pulse coupled neural network(SM-PCNN) is proposed for underwater laser image segmentation. The pixel saliency is used as external stimulus of neurons. For improvement of convergence speed to optimal segmentation, a gradient descent method based on maximum two-dimensional Renyi entropy criterion is utilized to determine the dynamic threshold. On the basis of region contrast in each iteration step, the real object regions are effectively distinguished,and the robustness against speckle noise and non-uniform illumination is improved by region selection. The proposed method is compared with four other state-of-the-art methods which are watershed, fuzzy C-means, meanshift and normalized cut methods. Experimental results demonstrate the superiority of our proposed method to allow more accurate segmentation and higher robustness.