高桩墩台结构在离岸海洋站中的应用

离岸海洋站作为外海孤立建筑物,自然条件恶劣,高桩墩台结构是一种十分适合的结构形式.以成功建成并运行的“连云港港30万吨级航道工程徐圩海洋站工程”为工程实例,从结构选型、高程确定、结构设计、结构计算和结构施工等多方面进行阐述和探讨,对高桩墩台海洋站的设计和施工进行总结和分析,为今后离岸海洋站工程的建设和研究提供了参考意见.     

基于ORC余热发电系统的管道设计要求和选材

先简要介绍了有机朗肯循环(ORC)的原理及系统组成以及国外已经应用的有机工质的相关特点,然后在常规的管路设计基础上,提出了本系统管道设计基本要求。再结合管道的设计条件,确定适合本系统的管材选用范围。     

郑州黄河顶管工程注浆减阻技术的应用

为了解决长距离大口径顶管在富水流砂卵石地层环境下的掘进顶力过大问题,以西气东输黄河顶管工程为例对注浆减阻进行研究。主要从注浆设备选取、润滑泥浆配比、注浆压力控制和注浆量控制等方面控制好浆液,确保注浆减阻效果,降低钢管与周围砂层的摩擦阻力,从而降低推进顶力,顺利达到长距离掘进的施工目标。     

钢管桩在模袋砂围堰加固施工中的应用

沈家门港海底沉管隧道工程北岸出入口原设计采用模袋砂围堰作为主体结构施工平台,由于在施工过程中受到地质情况、海水涨落潮水流、模袋砂刚性等因素影响,模袋砂局部产生沉降、位移。为保证沉管隧道出入口的顺利修建,通过对模袋砂围堰沉降变形原因进行分析,并对各种加固施工方案进行比选,最终采用钢管桩加固模袋砂。并对钢管桩加固模袋砂的工艺、过程及施工效果进行了介绍。采用钢管桩加固既可以发挥模袋砂施工工艺成熟、机械化程度高,又可以发挥双排钢管桩的整体性好、刚度大、抗变形能力强等优点,是柔性与刚性体的很好结合,取得了较好的经济效益和社会效益。     

基于DYNAFORM的拉延件的工艺补充设计

主要针对汽车骨架及加强板等具有左右对称结构的零件,通过DYNAFORM软件对其拉延成形的前期工艺补充部分进行设计,介绍此类零件的工艺补充设计思路及方法。     

浅埋暗挖法新趋势

为了探索与研究新形势下浅埋暗挖法的发展出路,通过对近10年国内采用浅埋暗挖法的12项典型工程设计思路、施工效果的论述分析,结合21世纪经济社会新形势,提出浅埋暗挖法的发展新趋势。主要趋势有:1)强化辅助工法,简化主要工法;2)提高机械化、自动化、数字化水平,减少劳动力投入;3)控制好辅助工法阶段施工风险至关重要;4)辅助工法的造价将成为决定浅埋暗挖工法竞争力的重要因素。     

管壁不连续对管路中传播的弯曲波的隔离

采用梁弯曲振动的运动方程来求解管壁中传播的弯曲波,然后用传递矩阵的方法得出了弯曲波在通过管壁不连续段后的透射系数矩阵。利用边界条件,分析了管壁材料不连续段及其在管路中的布置情况对弯曲波透射系数的影响,并得出了如下结论:作为管路不连续段的铜管、铝管和挠性胶管都可以对管路中传播的弯曲波起到隔离作用,但它们也都有可能使振动放大。这与频率、边界条件和管路不连续段的布置密切相关;对极低频弯曲波的隔离是十分困难的,甚至是不可能的;管路不连续段的布置情况、管路边界条件(即支撑情况)和频率应当是管路隔振设计中需要特别注意的因素;挠性胶管在可以起隔离作用的条件下能够取得比铜管和铝管更低的透射系数和更大的位移补偿。     

主空压机防主触头熔焊故障电路的设计

根据“霸王岭”轮主空压机电机主电路主触头经常熔焊,而又经常引起总配电板主开关跳闸这一严重故障现象,设计一个短延时先后接通或断开的保护电路,从而解除了该熔焊故障的危害,为确定双主触头运行时主触点熔焊状态,设计一个指示电路便于维护。     

多因素影响下顶管施工引起土体变形计算研究

为解决圆形顶管施工穿越特殊地层(如下穿切割塑料排水板)时引起地层变形的影响分析等问题,考虑刀盘挤土效应产生的正面附加压力、顶管与土体之间非均匀分布的侧向摩擦力,因塑料排水管的切削而不能忽略的顶管机刀盘的正面摩擦力引起的地层变形,基于Mindlin解得到在顶管施工阶段地表竖向位移计算公式;最后结合顶管工程项目实例验证计算方法的合理性,并与实测结果对比。分析结果表明:考虑多因素共同影响的地表沉降曲线与现场实测值较为吻合,能够反映顶管顶进过程中纵向地表沉降规律,总体表现为先隆起后沉降。沉降最大值位于开挖面后方8 m左右处;隆起最大值位于开挖面前方5 m左右处。在本文所考虑的影响因素中,影响程度最大的是顶管刀盘的正面附加推力,在沉降变形最大值中占比约为80%,在隆起变形最大值中占比约为56%。选取不同断面分析对比不同深度处土体沉降情况,沉降突变及差异主要表现在顶管轴线两侧12 m范围内。沉降槽曲线近似服从正态分布,不同土层深度的土体沉降最大值均位于顶管轴线正下方。在土体深层沉降中,随着与顶管轴线距离的增加,曲线不再满足随着深度的增加沉降值增大,反而在距离轴线4~6 m远处出现反转,直至随着深度的增加沉降值反而减小。     

基于深度学习和监测数据的桥梁损伤识别方法

为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。