浅谈连续刚构桥荷载试验

由于桥梁在建设过程中受各种因素影响,桥梁荷载试验是一种重要的安全检测手段,目的就是对新建桥梁进行竣工验收和实际承载力评定。介绍了太平特大桥主桥荷载试验的内容、检测方法,并对荷载试验结果进行了分析和评定,对以后的桥梁荷载试验提供了参考。     

浅析公路工程施工中的试验检测管理

在当前我国公路建设的大潮中,公路工程施工的试验检测管理对保证公路工程的施工效率以及施工质量具有非常深远的意义,是公路工程中保证公路的建设质量的主要措施。以我国的公路建设现状作为分析依据,对公路工程施工的试验检测管理的作用、现存问题以及解决对策进行了讨论,并选取施工实例作为分析依据,更深入地了解了公路工程施工中的试验检测管理的相关内容。     

公路路基压实度试验检测技术研究

针对公路工程路基压实度的试验检测,首先概述了路基压实度检测的概念及其控制标准,进而详细介绍了在我国公路工程路基施工中主要采用的几种路基压实度试验检测技术,并提出了几项提高公路路基压实度的可行措施,可以为公路工程路基压实度的试验检测实施提供合理的参考。     

浅谈不等跨连续刚构桥桥梁荷载试验检测技术

不等跨连续刚构桥梁是现代桥梁结构形式中应用最为广泛的一种,对于桥梁在实际应用过程中的承载能力的核算以及强度的校核,是贯穿整个桥梁在设计、制造和投入使用过程,也是关系到桥梁的安全性和寿命。对不等跨连续钢构桥梁荷载试验的检测技术的探究,是提升桥梁工程检测工作效率的重要环节,也是保证桥梁工程中可能出现的问题得到及时发现和解决的关键。     

桥梁工程中实验检测技术的应用和方法

就桥梁工程中实验检测技术的应用进行简单的分析,并就其检测方法进行简单的探讨,以期能够进一步了解桥梁工程建设的具体情况。     

晴兴高速公路煤系地层矿物组成和微观结构特征研究

以晴兴高速公路典型煤系地层路基与边坡为例,通过钻孔取芯,利用不同方法获取材料的重要矿物、物理和力学参数值,对煤系地层的矿物组成和微观结构特征进行描述,进而为边坡与路基的破坏模式和机理深层次的研究奠定基础。同时,结合室内和现场试验及理论分析,为今后路基与边坡基本要素的勘察提供合理的方法,并为设计和施工提供参考依据,成果可推广应用于其他高速公路建设。     

高速公路直线路段突起路标间隔设置方法

基于驾驶人的视觉惰性、视觉警示频率和感觉特性,分析了突起路标的视觉警示作用,确定了突起路标的闪现频率,计算与修正了突起路标的初始间隔。应用ADAMS/Car仿真软件模块,建立了道路、车辆和突起路标模型,将车型设置为大型车和小型车,大型车的车速设置为60、80、100km·h-1,小型车的车速设置为80、100、120km·h-1,大型车和小型车的方向盘转角均设置为1°、3°、5°。分别对提出的12m间隔与现行规范推荐的15m间隔各进行243次仿真,分析振动警示效果。仿真结果表明:在12m间隔下,平均碾压率为93.1%,小型车和大型车对应的平均警示率分别为41.7%和5.6%;在15m间隔下,平均碾压率为93.7%,小型车和大型车对应的平均警示率分别为33.3%和28.9%;12、15m间隔对小型车都具有较好的振动警示效果,15m间隔对大型车的振动警示效果更好。当高速公路夜间交通流较大或需要加大交通设施的夜间安全效果时,可选12m间隔提供良好的视觉连续性和视觉警示效果;考虑施工维护的方便性和经济性或者大型车比例较大时,可选择15m间隔。     

沥青冷再生混合材料抗压回弹模量研究

路面弯沉和结构层底拉应力水平是沥青路面设计中的重要参数。研究表明,RAP的含量、水泥含量、沥青稳定剂用量等因素均会影响冷再生混合材料的强度及回弹模量。基于国内外冷再生混合材料的研究现状,首先对山东中海70#沥青进行发泡试验,得出最佳含水量和最优沥青含量。随后采用UTM试验机研究了RAP含量为80%和100%两种情况下的抗压回弹模量,并对比了泡沫沥青和乳化沥青回弹模量的区别。希望对今后沥青冷再生混合材料的疲劳性能研究提供帮助。     

基于振动成型法的抗裂水稳碎石关键技术研究及应用

基于振动成型法的抗裂型水稳碎石是一种以连续级配粗集料形成相互嵌挤骨架、用水泥及细料填充骨架空隙而形成的骨架嵌挤密实结构无机结合料。通过试验,分析了不同水泥剂量及4.75mm通过率对抗裂水泥稳定碎石强度的影响,并得到了4.75mm通过率及水泥剂量取值范围。依托某省道新建工程,研究了基于振动成型法的抗裂型水稳碎石配合比优化设计方法,并对现场施工关键要点进行了探讨。     

基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测

以DA462型发动机为研究对象,发动机在1 500 r/min固定转速下人为改变缸壁间隙,并采集缸壁表面的振动信号,利用区间小波包提取信号的特征向量,采用部分测试信号为训练样本,小部分样本为测试样本,分别用BP神经网络和Elman神经网络方法识别不同的缸壁间隙。结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络能够快速高效的识别出不同的缸壁间隙。