基于因次分析的隧道火灾临界风速研究

用因次分析法建立了临界风速与相关参数的关系式,导出了临界风速无因次准则的表达式.以狮子洋隧道为载体建立隧道模型,在坡度为0、不同火灾热释放速率、不同通风风速情况下进行数值模拟,获得不同火灾热释放速率时的临界风速.在此基础上,以不同火灾热释放速率对应的临界风速为条件进行数值模拟得到火源上方烟气的温度.将所得的数据代入关系式进行拟合,给出了一种新的临界风速计算公式.     

理想薄平板气动导数的人工神经网络识别

介绍一种用BP人工神经网络方法识别理想薄平板的气动导数的方法．通过构造BP网络，比较各种因素对识别结果的影响．数据处理方式对神经网络的训练结果影响很大．隐层单元数量、训练次数、随机赋值次数、样本数量等对训练结果也有影响，但影响较小．采用这种方法识别理想薄平板的气动导数是可行的，并且具有较高的精度．     

尾浪中导致船舶翻沉的临界状态

本文通过摇摆运动的等效线性方程，采用能量平衡法，给出了由于参数激振而产生导致船舶翻沉的临界状态的解析解。     

机床再生型切削颤振系统稳定性极限预测

推导了机床再生型切削颤振系统极限切削宽度随主轴转速变化的计算公式。提出了机床切削系统稳定性极限预测方法，就实验系统的切削稳定性极限进行了预测。预测结果与实验结果对比，最小极限切削宽度的预测误差为32％，与其相对应的主轴转速的预测平均误差小于。     

岩石压剪裂纹水力劈裂分析及裂纹面方向计算

水力劈裂技术在岩土工程中应用越来越广泛,但自然界中的水力劈裂可能会引发地质灾害,因此,水力劈裂机理研究已成为岩土工程中的热点问题。通过利用断裂力学理论对水力劈裂时裂纹的扩展问题进行研究,推导了基于最大周向应力理论的裂纹起裂角及临界水压的计算公式,分析了压剪复合断裂时临界水压力与裂纹面方向之间的关系,在此基础上得出了压剪断裂时最易于发生水力劈裂的裂纹面位置。     

轮胎临界速度影响因素分析

分析了轮胎临界速度的影响因素，在合理假设的基础上，根据振动理论建立了轮胎使用的力学模型，得出轮胎变形恢复时间与其有效质量之间的关系。结果发现影响轮胎临界速度的使用因素包括负荷、充气压力、径向变形和胎面磨损量，载荷一定时，提高轮胎充气压力，充气压力一定时，减轻载荷都有利于提高轮胎使用的临界速度。分析结果与轮胎的实际应用情况相符，说明该模型可行。     

港口散货堆场铁矿粉起尘风洞试验研究

通过风洞试验,确定了铁矿粉的起尘量与表层含水率、风速的关系。得到的结果是,在自然含水率下,铁矿粉起尘量与风速高次方成正比,巴西矿、澳洲矿和南非矿的幂指数分别为1.530、5.189和6.124;风速小于9 m/s时,起尘量很小。起尘量与物料表面含水率成负幂指数关系,幂指数在-1.673~-0.167 3之间。不同矿种的含水率拐点位置不同,澳洲矿含水率拐点约为5%~6%,巴西矿约为2.5%,南非矿拐点位置不明显。洒水固结后,12 m/s风速下各种矿的起尘量降低19~20倍以上,一些组次起尘量为0。     

公路隧道中控制火灾烟流的计算模型

本模型揭示公路隧道火灾期间发生逆流时火源区域烟流流动规律,得出公式可用于估算阻止火灾期间发生逆流时所需的“临界风速”。从本模型得知临界风速取决于隧道高度和火源热释放率的大小。通过与原型试验隧道火灾试验数据进行比较,本模型可以为防灾通风设计提供依据。     

季节性冰冻地区公路边坡侵蚀破坏模式

针对季节性冰冻地区的路基边坡冻融滑坍破坏现象,分析了公路边坡破坏的各种侵蚀模式和影响因素。采用坡面流拖曳力法、坡面流量法等对坡面水力学特征进行研究,测算坡面冲刷临界坡度值,分析临界坡度与冲刷量之间的关系;同时采用有效应力法研究了冻融作用下的边坡安全稳定性。结果表明：季节性冰冻地区粘性土最大冲刷强度对应的临界坡度与目前常用的坡度值很接近或交叉,为减少水土流失,建议放缓土质边坡;边坡土体冻结前含水质量分数和融化后抗剪强度下降幅度是影响冻融滑坍破坏的主要因素,建议在设计中要考虑冲刷和冻融因素,并对特殊土质边坡进行相应的物理力学指标检测和稳定性验算。     

桩柱式高桥墩桩基稳定性分析

基于桩柱式高桥墩桩基与一般桩基的差异,以及高桥墩桩基中桩、柱和土体共同工作的原理,建立了将桩和柱视为一个整体的分析计算模型。假设桩侧摩阻力随土层变化均匀分布,并假定桩侧土体地基反力系数随深度线性增加,由能量法得到了考虑高桥墩桩基中桩、柱材料和几何特性差异的桩土体系总势能,利用势能驻值原理导出相应的屈曲临界荷载和稳定计算长度。计算结果表明,通过改善土体性质,可提高桩柱式高桥墩桩基的稳定性能,但在柱桩刚度比较大,埋深较小时,其效果是有限的;高桥墩桩基的无量纲稳定计算长度随桩埋深的增加而增大;桩柱式高桥墩桩基可能存在一最优的柱桩刚度比,此时柱、桩、土三者共同作用体系最为协调。经与有限元数值分析结果比较发现,两者吻合很好。