抗滑桩设计推力计算的有限元方法北大核心

随着数值模拟技术的发展,利用有限元计算设计推力成为一种新方法。首先根据工点概况建立数值计算模型,通过修改边界条件,合理安排本构计算模型,得到滑面摩擦角折减时的剩余下滑力。同时利用FISH语言编程,对滑面摩擦角循环折减,得到滑坡临界极限平衡时的剩余下滑力,两者差值为抗滑桩设计推力。结果显示:和传递系数法相比,有限元法的计算结果能够避免刚体极限平衡分析中的计算误差。有限元法得到的剩余下滑力、设计推力变化趋势与传递系数法一致,且前者小于后者。     

污水处理厂污泥处理处置的上海经验及展望

围绕上海市污泥处理处置情况,在介绍污泥处理处置技术应用概况的基础上,重点介绍了污泥干化焚烧的特点、运行成本及优化方向;同时,基于上海经验总结了污泥处理处置技术的瓶颈问题及未来发展方向。     

破损船体剩余强度衡准研究

本文研究了船体破损非对称淹水和刚度损失引起的船体外载荷变化,并利用破损船体非对称弯曲极限强度计算方法详细分析碰撞、搁浅和爆炸破损对船体极限强度的影响.然后基于破损船体极值载荷和极限强度,给出破损船体剩余强度衡准,并对破损船体临界海况进行预报.     

香港屯门路重新铺面有效性的定量分析

屯门路是香港最繁忙的道路之一,在25年大交通量的营运期间,经历了数次重新铺面。作为屯门路路面结构调查的一部分,采用了室内间接拉伸劲度模量试验评价了该路的路面剩余强度,并根据香港地区高温和无冰冻的气候条件设计了浸水处理方法,通过残留的间接拉伸模量比MRR分析了对旧路面材料的影响,从而定量地分析了重新铺面的效果。试验分析显示,随着铺面次数的增加,MRR增大,路面中面层和下面层的抗水损能力增强。     

破损船体剩余极限强度的影响参数与敏感度分析

在对破损船体剩余极限强度的影响参数进行分析的基础上,提出了一个对破损船体剩余极限强度影响大小的衡量指标-敏感度.根据这一衡量指标,逐一分析不同破损状态对破损船体剩余极限强度的影响程度.针对不同的船型,对破损船体剩余极限强度的影响参数进行了分析及计算,并给出了一条实船的计算结果,最后得出了一些有应用价值和指导意义的结论.     

基于干湿循环与三维条件下污泥固化土邓肯-张模型研究

为研究城市污泥固化土作为路基填料时其在复杂应力状态下的力学特性，通过GCTS真三轴试验仪对城市污泥固化土进行不固结不排水试验，探讨其在不同干湿循环次数和中主应力比条件下的应力-应变特性和抗剪强度指标变化规律，并在三维条件下对邓肯-张模型进行了双重修正。研究结果表明：当干湿循环次数和围压一定时，污泥固化土的结构屈服应力随着中主应力比的增大而增大；当中主应力比和围压一定时，污泥固化土的结构屈服应力随着干湿循环次数的增加而降低，且干湿循环次数为3时降幅最大，干湿循环次数大于5之后土体结构屈服应力降幅较小；此外，对比污泥固化土的真三轴试验曲线与邓肯-张模型预测曲线，发现理论曲线与试验曲线存在一定差异，而通过考虑中主应力比、干湿循环次数和中、小主应力差作用的影响对污泥固化土邓肯-张模型进行2次修正，使得到的邓肯-张模型预测曲线与真三轴试验曲线基本一致，该预测曲线可准确反映污泥固化土的真实受力状态，可为其在路基工程中的应用、施工提供理论指导和预测分析。     

污泥电解脱水技术在上海某水质净化厂的应用

污泥电解脱水技术作为一种环境友好的技术，在提升污泥脱水效率、实现剩余污泥减量化具有一定优势。基于上海某水质净化厂污泥电解脱水应用案例，介绍污泥电解脱水设备设计及运行参数、运行情况。与传统板框压滤脱水工艺和热干化工艺进行经济比较，运行能耗降低44%～56.7%，占地面积节约30%以上，运行管理更加便利。     

实车数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测方法研究

锂离子动力电池剩余使用寿命（RUL）预测对于认识全生命周期电动汽车的安全和可靠性、改善电池管理系统的设计具有重要意义。通常基于深度学习的时序预测方法，本质上是一个递推的过程，每一次预测的误差会随预测次数增加而累积，难以保证预测精度和预测效率。基于深度学习序列预测和误差分析理论，建立一种ARIMA-EDLSTM融合模型的锂电池RUL预测方法，使用编码器-解码器（ED）框架改进长短时记忆神经网络模型（LSTM）构建从序列到序列预测的EDLSTM模型，并融合ARIMA模型预测误差趋势，进而修正最终预测结果。理论分析和实车采集数据验证表明，该方法在预测比例超过历史数据总量35%的情况下，仍然能较好地拟合实车SOH衰退曲线，有效提高锂电池剩余使用寿命的预测精度。     

基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测技术

为优化机车车轮运维管理，提高机车车轮剩余寿命的预测精度和稳定性，提出基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测模型。依托机车车轮全寿命周期的造修和运维数据，分析影响车轮服役寿命的主要因素，包括轮径、历史和环境影响因素。构建基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测模型，模型以轮径区间作为寿命计算单元，并引入轮径历史和环境损失率，综合考虑3类因素对寿命预测的影响。现场测试中，因某轮径区间的数据不符合计算要求，导致轮径环境损失率存在数据缺失问题，于是采用多层感知机算法对缺失项进行预测和补充。基于测试集中的车轮旋修数据，对比数据驱动预测算法和传统预测算法的预测效果。由结果可知，数据驱动预测算法的预测精度和稳定性均优于传统预测算法。