钢-混凝土连续叠合梁负弯矩区裂缝宽度研究

以钢-混凝土连续叠合梁为研究对象,针对叠合梁负弯矩区裂缝发展及宽度进行了理论分析和试验研究。根据钢和混凝土的应变本构关系,分别考虑了混凝土开裂前后的受力状态,推导出钢-混凝土连续叠合梁负弯矩区裂缝宽度的理论计算公式。同时为了验证理论公式的适用性,进行了钢-混凝土叠合梁裂缝宽度试验研究。从理论与试验结果对比分析得出,在结构裂缝宽度容许范围内该理论公式与试验结果吻合良好。     

基于非负权重组合模型的江苏省入境旅游客源预测

旅游客源需求预测是一个复杂的非线性系统,其发展变化具有增长性和波动性。本文根据1998年~2005年江苏省入境旅游客源数据特征,采用BP神经网络模型、GM(1,1)模型以及指数曲线模型分别进行预测,然后结合这三种预测方法的特点,提出非负权重组合预测模型,通过实例运算的对比分析,证明组合预测模型具有很高的准确性。预测结果表明:组合预测模型优于单一预测模型,江苏省入境旅游客源的非负权重组合预测模型是有效可行的。     

深厚软土地区台后填土对桥台桩基的影响分析

文章基于台州市东部新区某桥梁工程实例,建立桥台-桩基-填土三维有限元计算模型,分析了深厚软土地区台后填土对桥台桩基的影响。结果表明：台后填土在较大范围的桩长内产生了负摩阻,桥台边缘桩的附加弯矩显著大于桥台中部桩的附加弯矩;桥台由于填土产生的不均匀沉降向填土侧发生倾斜,填土挤压造成单桩部分桩体向桥梁侧发生位移。     

苏州独墅湖隧道工程高填土区域的基底沉降特性分析与研究

通过对独墅湖阳隧道工程高填土区的土层性质、填土材质进行系统的分析研究,列举了多种条件下高填土区城的沉降特征及对拟建隧道的影响,并对沉降稳定历时和桩基的负摩阻力分布情况进行了分析。     

施工过程配重对连续钢箱梁支点处桥面板受力改善的研究

为了研究施工过程中不同区域内施加配重并在成桥后卸载对支点处桥面板混凝土的受力改善,以香海大桥支线工程坦洲枢纽互通G匝道上跨西部沿海高速主跨跨径31 m的3跨连续钢箱梁桥为对象,建立有限元模型,对比边跨区域配重、中跨区域配重以及边中跨同时配重对桥面板受力的影响规律。研究结果表明,单独对边跨区域进行配重再卸载,压应力影响范围主要在中跨桥面板混凝土;单独对中跨区域进行配重再卸载,压应力影响范围主要在边跨桥面板混凝土;同时对边中跨区域进行100 kN/m配重再卸载,可有效改善桥面板混凝土受力状态,使得中支点桥面板混凝土具有足够的压应力储备。     

桩顶荷载影响负摩阻力的现场试验与数值模拟

进行了桩顶荷载对于负摩阻力性状影响的现场试验.针对现场试验,进行了数值模拟.现场试验和数值模拟结果都表明:数值模拟结果与实测结果较吻合;与没有桩顶荷载时相比,有桩顶荷载作用时负摩阻力引起的附加沉降较大,中性点的位置较高,附加轴力明显减小;随着桩顶荷载的增加,沉降增加、中性点上移和附加轴力减小的趋势都很明显.结果表明,桩顶荷载对负摩阻力性状的影响是有规律的.     

桩筏复合地基负摩阻段分析及桩土应力比计算

通过对桩筏复合地基桩顶负摩阻段桩-土相互作用分析,得到桩顶负摩阻段桩间土中附加应力计算方法。在此基础上,利用弹簧组模型对桩筏复合地基桩-土-垫层相互作用进行分析,得出桩顶处桩和桩间土竖向有效应力及桩顶刺入变形计算方法。分析垫层对应力调节、沉降控制的影响。结果表明:在桩与桩间土间摩擦力作用下,桩间土竖向有效应力随深度增加衰减,并在某一深度衰减到较小水平,可不考虑该位置以下桩土相互作用对桩顶处桩土应力比的影响。垫层模量对桩顶处桩、土应力调节起重要作用,并对桩顶上刺量影响显著。垫层模量越小刺入量越大,且随模量减小刺入量增长速度加快。     

钢－混凝土组合梁负弯矩区设计方法的中欧规范对比分析

钢－混组合梁负弯矩区的计算方法对于连续组合梁设计是重难点,国内外关于该区域的计算方法有较大差异。通过对比中欧组合梁相关技术规范,发现国内规范均未考虑混凝土拉伸刚化引起的钢筋应力增加。通过对实际工程计算分析,按欧洲规范4计算的钢筋附加应力不可忽略。为以后组合梁负弯矩区设计起到很好的借鉴作用。     

深厚软土地基超载预压对桥梁桩基负摩阻力的影响

软土地基上的基桩,由于桩周土的向下运动,土与桩的摩擦增加了桩的下拉荷载,这就是桩侧的负摩阻力,负摩阻力的存在增大了桩基的变形甚至导致破坏。对此,以瓯飞堤穿越深厚软土区大桥群桩基础为工程实例,采用理论计算及三维有限元数值计算手段,分析工程实施过程中附加荷载施加对既有桩基工作环境影响。结果表明:由于负摩阻力的作用,桩身轴力随着深度的增加先增大后减小;桩侧摩阻力沿深度呈非线性变化;位移中性点位于黏土层与圆砾层交界处;群桩中各基桩空间分布不同,附加荷载引起同一承台下基桩-土变形协调存在差异,对桥桩安全监测应具有针对性。     

考虑危险驾驶群体的交通事故预测模型

传统的交通事故预测是基于直接暴露量,如车辆行驶里程(VMT)等,很少有研究致力于评估不同驾驶群体对事故频率的影响,而现有的研究表明,大量的交通事故与驾驶群体相关。基于此,首先采用相对危险暴露量技术探索所有驾驶人群中的危险驾驶群体,通过相关事故参与率的计算结果可知,青年(15~29岁)和老年(大于或等于70岁)驾驶员更容易发生事故,为危险驾驶群体。然后以VMT和危险驾驶群体作为解释变量,建立了用于交通事故预测的负二项模型。最后通过计算Akaike信息准则(AIC)指标,得到了最优预测模型。结果表明,将危险驾驶群体引入交通事故预测模型可以使预测效果更好(尤其是以VMT和青年驾驶员为变量),有助于提高交通事故预测的准确性。