公路软基处理方案的属性综合评价

将属性识别理论应用于公路软基处理方案的综合评价,建立了基于客观性权重的评价模型,避免了主观确定权重的随意性,得到的结果能真实反映实际情况,保证了软基处理方案评价工作的科学性、客观性和准确性.实例分析表明,该模型计算简便,评价结果合理,具有实用价值.     

FRP部分预应力混凝土梁受力全过程数值分析

为对FRP部分预应力混凝土梁进行受力模拟分析和参数变化研究,对其现有不同可变形性指标进行对比及徐变变化研究,建立了可分析FRP有粘结或无粘结部分预应力混凝土梁全过程反应的数值计算方法,并编制了相应的计算程序。该数值分析方法是基于增量变形的混凝土受弯构件的非线性分析理论。在该数值计算过程中,有粘结非预应力筋及有粘结预应力筋可以是常规的钢筋或高强钢筋,也可以是FRP筋。与3个不同学者进行的相关试验梁的试验结果对比表明,数值计算结果与试验结果符合较好,是可行和可靠的。     

深厚软基处理中袋装砂井长度的研究

利用袋装砂井长度是砂井地基固结速率的重要影响因素,分析软基处理中处理区与下卧层之间的相互作用,对深厚软土地基固结度的计算方法进行合理改进,推导出计算固结度时砂井底面孔压不相连续的计算关系式,并从深厚软基中非理想因素、砂井长度方面对固结度的影响进行论述。结果表明,固结度随砂井长度的增加呈抛物线趋势先升后降。同时,从砂井长度对砂井处理费用的影响上进行定量关系计算,结果表明呈正相关性,因而,从理论上论证了袋装砂井最优长度的客观存在。通过某试验段工程实例,利用砂井深度与固结度增加百分比和投资效益比关系,结合总施工工期对固结度的要求、施工条件等对袋装砂井最优长度的确定方法进行研究,确定了最优砂井深度,实例计算结果表明,最优砂井深度为h0=22 m,利用沉降观测数据分析,比原设计的h=25 m砂井更为经济、合理,处理效果也达到设计要求。     

不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究

分别采用直线插值、三次样条插值、BP神经网络3种方法,用M ATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用灰色理论预测沉降.由于BP神经网络强大的非线性映射功能,可以避免常规插值法所造成的一系列误差.实际工程应用结果表明,利用直线插值、三次样条插值和BP神经网络与灰色理论联合建模所得的预测值与实测值的最大相对误差分别为17.2%,5.9%和4.6%.由此可见BP神经网络和灰色理论联合建立的GM(1,1)模型用于预测路基沉降最为精确.     

汽车暖风机壳体用聚丙烯/粘土纳米复合材料开发与应用

通过采用大分子熔体插层工艺制备了汽车暖风机壳体用聚丙烯/粘土纳米复合材料,该材料具有较高的综合性能.介绍了聚丙烯/粘土纳米复合材料的制备过程,并对该材料的性能及汽车暖风机壳体性能进行了试验.试验结果表明,聚丙烯/粘土纳米复合材料可满足汽车暖风机壳体的使用要求,且其填充量小、密度低,有利于实现汽车零件轻量化.     

公路扩建与沉降分析

根据工程所处的自然环境、旧路基原始设计方案、旧路使用时间及现状稳定程度．利用沉降分析的基本理论．选择符合实际的沉降分析方法,为公路改、扩建切实可行的设计方案的选择提供准确的沉降数据,从而达到减小或消除差异沉降的目的。     

基于径向基函数神经网络的公路工程造价估算

本文建立了基于径向基函数(RBF)神经网络公路工程造价的估算模型,并运用MATLAB语言程序将其实现.实例分析表明该方法弥补了传统BP网络存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,基于神经网络的公路工程造价估算方法是可行的,估算结果是可靠的.     

径向基函数网络在沥青路面使用性能评价中的应用

为提高沥青路面使用性能评价的科学性和合理性,利用神经网络技术对处理非线性映射问题有较好适应性的特点,开发了基于径向基函数网络的路面使用性能评价模型,模型综合考虑了交通量、温度、面层厚度、PCI指标等10个参数对沥青路面使用性能的影响,选择一定的样本数据进行了网络训练,并将训练好的网络模型的输出值与测试值进行了比较。计算结果表明,径向基函数网络模型弥补了传统评价模型的狭隘性、单一性等缺点,更真实地反映了路面工作性能与各影响因素之间的本构关系,且预估精度能够很好地满足工程实际要求,具有良好的推广性和可靠性。     

具可数基的Banach空间到其万有空间的细小内同构

本文证明了对任意具可数基的Banach空间E,对任意自然数北,都存在E的同胚空间Et和l/k内同构TkcB〔E、,F〕,使对任意等距算子TCB〔E、,F〕,都成立不等式∣∣Tk一T∣∣》1这里F为可数基空间的万有空间L∞,L∞,或C(0.1〕。