浅埋隧道伞型支撑支护力学性能分析

浅埋隧道开挖作业过程中,竖向支撑的支护效果不佳,会导致初期支护变形。针对这一问题,提出了伞型支撑的支护方案:以桑洲岭隧道工程实例为研究背景,获取了工程现场监控量测数据;以工程现场监控量测数据为基础,建立了二维有限元模型;模拟分析了隧道下台阶开挖过程中隧道变形情况,并对比了无支撑、竖向支撑、伞型支撑3种不同支护方案下的地表沉降变化以及初期支护的力学响应规律。研究结果表明,伞型支撑在控制初期支护周边收敛方面效果明显。此研究为该浅埋隧道下台阶开挖设计施工提供参考依据。     

车辆荷载作用下钢箱梁焊缝应力响应特性研究

依托某大跨径悬索桥钢箱梁工程实例,基于ANSYS软件建立全桥梁单元模型与局部钢箱梁板单元模型,并将不同尺度的模型进行耦合,实现钢箱梁边界条件的准确模拟;然后,依据公路桥梁通行车辆荷载特点,设置车轮荷载在4种不同的横向位置加载的工况,计算不同工况下U肋对接焊缝、U肋与横隔板焊接焊缝的应力响应特点与差异;最后,分析各类焊缝在车辆荷载作用下的应力响应影响面,确定车轮荷载对焊缝的影响范围与程度,为钢箱梁疲劳计算的焊缝模拟与疲劳应力响应计算提供一定的参考。     

基于线性规划的灰色模型在桥梁监控中的应用

预应力混凝土连续刚构桥通常采用悬臂分段浇筑施工,施工监控是保证施工质量的重要手段.以灰色系统理论为基础,针对以往施工控制中传统的GM(1,1)模型参数估计方法与精度检验准则不适配的问题,将平均相对误差最小准则下的参数估计问题转化为线性规划问题,通过Python语言实现,从而得到一种新的理论模型来进行挠度预测,并以陕西境内某1号大桥为工程背景,对混凝土浇筑、预应力张拉两个工况作用后的梁端挠度值进行预测.与传统模型相比,改进后的模型平均相对误差最多可减小28.41％,并能够排除奇异数据的干扰.研究结果表明,基于线性规划法的GM(1,1)模型较传统模型具有更高的预测精度和更好的稳健性,能够在桥梁施工控制中发挥更好的预测作用.     

基于改进遗传算法的双向渐进结构优化方法研究

本文提出了一种基于改进遗传算法的软删除双向渐进结构优化法(G-BESO),以解决传统双向渐进结构优化法(BESO)中参数(如进化率)设置不当而导致无法获得最优拓扑构型的问题.首先确定单元权重系数与单元密度的递推关系式,形成一种考虑单元密度历史信息的材料插值模型,从而增强恢复误删高效单元的能力.然后引入遗传算法中的交叉和变异操作,启发式地更新结构状态以提高全局寻优能力.最后将该方法编写成可用于实际工程结构优化设计的程序.算例表明,提出的方法能稳定得到最优拓扑形状且计算效率更高,可为工程结构的拓扑优化设计提供一定参考.     

斜交条件下预制拼装地道结构设计研究

以上海S7公路一期工程斜交条件下的下穿地道为例,对纵缝采用凸凹榫接头的预制拼装体系与封闭框架的现浇工艺体系进行结构受力对比,结果发现,设计中通常假定凸凹榫处采用铰接进行模拟存在不合理之处.因此,从方便工程设计的角度出发,提出预制拼装斜交地道结构体系的受力计算模型可考虑利用封闭框架体系的等效计算模型,但需将凸凹榫位置处的内力值适当提高20％～30％.该研究成果已在依托工程成功应用,可以为类似工程提供参考与借鉴.     

深中通道泄洪区下部结构宽墩对大悬臂盖梁受力的影响分析

独柱墩盖梁由于占地小、净空大、景观效果好,在市政桥梁工程甚至跨海桥梁工程中得到广泛应用.但由于采用独柱墩,墩柱横向尺寸较大,在盖梁受力分析时需考虑墩柱对盖梁受力的影响.以深中通道工程为背景,采用各种计算模型对其泄洪区引桥下部结构宽墩独柱盖梁进行详细的受力计算分析,对比分析各种模型的设计安全性和宽墩对盖梁受力的影响,从而对盖梁的设计计算提出建议.     

基于CATIA的地质BIM模型研发及应用

CATIA凭借其优秀的曲面造型能力,广泛应用于市政行业,但其本身并不具备地质建模能力,相关应用也相对较少.现针对地质数据传递困难、地层建立过程复杂等问题,基于CATIA进行地质BIM模型建模方法研究.采用DACE工具箱的克里金模型拟合地质界面数据,结合CATIA软件优秀的曲面造型能力建立地形实体和地质界面,最终提供一种适用性高的地质BIM模型创建方法.结合3DE平台和CATIA的协同设计功能,保证了地质数据的有效传递,增强勘察专业与其他专业的工作协同,较好地解决了岩土相关的实际应用需求.     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

辅助驾驶横向控制功能原理及其影响因素

文章从横向控制原理和车辆动力学域角度解析车辆运动过程,分别搭建转向和车辆系统数学模型,分析横向控制环节的影响因素,并搭建考虑转向摩擦、阻尼等特性的精准转向模型,集成为整车ADAMS模型,根据数学模型分析的影响因素进行DOE,在验证原理的科学性的同时,为横向控制工程提供理论指导。