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931.
高速铁路隧道支护参数的计算研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为探索隧道初期支护安全系数的计算问题,并为高速铁路隧道支护参数优化提供理论依据,根据喷锚支护的性能与特点以及现代隧道力学的基本理论,建立初期支护荷载结构模型和对应的安全系数计算方法; 针对时速350 km高速铁路双线隧道提出的3种不同的初期支护方案(无系统锚杆支护、喷锚结合支护和以锚为主的支护方案)展开适应性研究,计算分析不同埋深(400 m和800 m)条件下初期支护的优化参数以及优化后的二次衬砌承载能力,在此基础上提出优化后的高铁隧道支护参数建议值,并对优化前后的安全系数进行计算与对比。主要结论如下: 1)提出了采用围岩压力代表值作为荷载结构模型设计荷载的方法,为解决设计中围岩压力不确定的问题提供了思路,且所推荐的围岩压力代表值计算方法具有安全性与经济性; 2)提出了3种初期支护计算模型,可以为初期支护构件的选择与量化设计提供一定的理论基础; 3)提出了时速350 km高速铁路双线隧道初期支护方案及优化后的复合式衬砌设计参数,并明确了不同围岩级别、不同埋深时的承载主体; 4)提出了按照不同埋深进行支护结构参数设计的建议。 相似文献
932.
岩溶富水区深埋水沟排水隧道注浆圈参数研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为合理确定深埋水沟排水方式下隧道注浆圈特征参数,以某岩溶富水区隧道工程为依托,采用FLAC3D软件建立流固耦合计算模型,针对其注浆圈参数进行合理探讨,研究注浆圈厚度、注浆圈渗透性对隧道涌水量、衬砌水压力、结构安全性的影响规律。研究结果表明: 增加注浆圈厚度或降低注浆圈渗透性可降低衬砌水压、控制涌水量、保障结构安全,但并不代表实际工程中注浆参数需要追求最值,而应兼顾安全性和经济性,选取相对合理的注浆参数;结合模拟计算结果与同类工程案例,建议依托工程注浆圈厚度以5~6 m、渗透性比值以注浆前的1/50(渗透系数为2×10-6 cm/s)为宜,并应结合实际进行技术经济对比,合理确定现场注浆参数。 相似文献
933.
934.
935.
为实现大断面隧道机械化施工,针对郑万高速铁路湖北段隧道机械化施工所面临的掌子面稳定性控制、支护结构参数优化、机械化施工工法及施工工艺参数选取等主要问题,采取现场试验、资料调研、理论分析等手段,提出掌子面稳定性综合分级方法及稳定性控制措施,并对超前支护、洞身支护参数进行优化。郑万高速铁路采用全断面法和微台阶法2种工法进行施工,同时,对高压劈裂注浆、低预应力锚杆、超挖控制、高标号初喷混凝土等施工工艺进行探索和应用; 在信息化项目管理平台的基础上,建立基于施工动态管理的隧道作业面分类管理方法。研究成果在郑万高速铁路的成功应用将极大提高隧道建设的机械化水平,为隧道机械化施工提供参考。 相似文献
936.
为解决郑万高铁大断面隧道建造过程中初期支护、二次衬砌、超前支护等支护结构安全储备较大、支护不经济的问题,以郑万高铁湖北段大断面隧道工程为依托,基于通用设计图A开展支护结构应力应变现场测试,对测试数据进行分析,并据此提出支护参数优化方案。采用现场实测和荷载-结构有限元方法对优化方案进行检算,最终确定优化设计图B,并进行现场应用。结果表明: 支护结构整体处于安全状态,优化方案合理可行。该支护优化方案不仅可以有效保证大断面隧道的安全性和稳定性,而且能降低成本,提高材料利用率,减少现场作业人员的劳动量。 相似文献
937.
938.
本文中,作者为了使汽车离合器的设计和生产者,了解膜片弹簧压紧式离合器盖总成主要零件膜片弹簧的固有传递压力的特性,简单地复述了膜片弹簧的结构特点和曲线变化规律。目的是进一步阐述膜片弹簧载荷受到其几何参数微量变化影响性能参数的条件下,如何选择调整离合器总成的参数和修正的方法。作者根据自己的离合器设计和制造实践经验,认为如果对于相关传动件的匹配参数选择的不合适,即使采用了性能好的膜片弹簧零件,也可能装配不出性能好的离合器盖总成。反之,不能够设计出或者制造出合适的相关零件的匹配参数,同样可以制造出性能合适的离合器盖总成。本文介绍和论述了这样一种方法。 相似文献
939.
为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间.并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KNN)算法为基础,提出1种基于动态权重的行程时间组合预测模型.该组合预测模型的融合权重依据定义的动态误差的变化而持续调整,以保证子模型中精度较高的预测结果对最终结果有较大影响,从而提高预测精度.选取京港澳高速公路湖北省境内军山-武汉南路段,分析该路段降雨条件下行程时间特性,掌握其不同时段和不同降雨强度下行程时间变化规律,并进行预测.结果表明,组合预测模型能有效预测行程时间高峰变化,反应及时且预测精度较高,达到0 .98 ,平均绝对百分误差1 .99% ;而单一的RBF神经网络和KNN算法的平均绝对百分误差分别为3 .40% 和2 .60% ,且拟合程度不如组合预测模型. 相似文献
940.