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21.
基于某地铁隧道沉降治理过程中的实测数据,研究沉降治理效果评估方法。首先利用3次样条曲线插值法对隧道沉降监测点数据拟合,计算出累计沉降的曲率半径;然后以等效轴向刚度模型为基础,推导出盾构管片接头环缝张开量和纵向连接螺栓受力情况。通过理论计算对治理后隧道结构健康状态作出评估,全面分析隧道沉降治理效果,为后期运营维护提供依据。  相似文献   
22.
运用自编车—线—桥垂向耦合振动分析程序,分析车辆通过桥梁时列车和桥梁的动力响应,研究桥梁墩台发生不均匀沉降对车、桥垂向系统耦合振动的影响。研究表明:货物列车通过时,在桥梁墩台不均匀沉降单一因素引起轨道不平顺的条件下,车辆和桥梁的动力响应随着列车速度的提高而增大,列车在经过桥梁折角时,轮轨力增大;在普通轨道不平顺和桥梁墩台不均匀沉降引起的附加轨道不平顺叠加的条件下,车辆和桥梁的动力指标中受到影响最大的是车体加速度,其次是轮重减载率,但各项指标均在规范规定的范围内。因此,对于客货共线的桥梁,规范限值可以满足货车运行安全性的要求,并且有一定的预留量。  相似文献   
23.
盾尾密封刷是盾构机的主要组成部分。完好的盾尾密封刷是保证盾构机不发生漏浆的前提条件。当盾尾密封刷出现磨损、盾尾严重漏浆时,必须及时更换。以南京地铁土压平衡盾构机盾尾密封刷更换为背景,介绍盾尾密封刷的更换过程;采用泊松曲线沉降预测的研究方法,分析盾尾刷更换期间地表变形,说明盾尾刷更换方法合理、盾尾0.6~0.8MPa的注浆压力科学合理,保证了盾尾密封刷安全更换。  相似文献   
24.
路基沉降是高速铁路设计和施工中所要考虑的主控因素。结合沉降观测数据可以对路基沉降量进行预测。通过预测可有效保证高速铁路路基工程达到规定的变形控制要求,以合理确定无砟轨道的铺设时间。而路基沉降预测常用方法涉及多个学科和领域,工作难度大,是长期以来困扰高速铁路施工技术人员的难题。此文介绍了高速铁路路基沉降预测的几个典型方法,极具代表性,有一定参考价值。  相似文献   
25.
投标工作是一项时间紧、任务重、不允许出错的工作。若要提高投标文件的编制质量及效率,必须建立一个充分、完善的资料库为编制工作提供参考。此文从商务资料库、技术资料库和报价资料库三方面对资料库的建设与完善做了较为系统的论述,对施工企业的投标管理工作具有一定的参考价值。  相似文献   
26.
路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.  相似文献   
27.
不同围压和固结方式下,在进行上海地区第4层饱和软黏土不排水循环三轴试验及累积孔压影响因素分析基础上,引入修正动偏应力水平,建立循环累积孔压显式模型;并利用循环三轴试验结果验证模型合理性。提出交通荷载作用下软土地基长期运营沉降分析方法,并应用于上海地铁隧道路基长期沉降预测。该方法采用拟静力有限元计算循环累积塑性变形和孔压显式模型相结合的方式,所需计算参数易于确定;对其他循环荷载作用下软土地基长期沉降预测有借鉴作用。  相似文献   
28.
结合厦深铁路(广东段)4标潮汕站场超大面积深厚软土桩网复合地基沉降控制施工及沉降变形观测施工实践,详细介绍了沉降变形观测技术,包括观测断面的选取及布置原则、测试内容、测试元器件的布设、沉降预测方法及预测计算、地基固结度的计算及分析,通过预测数据和实测数据的对比,证明了潮汕站场超大面积深厚软土桩网复合地基沉降控制施工方案的正确性,对指导同类型施工有借鉴作用。  相似文献   
29.
高速铁路无砟轨道线下工程工后沉降分析、预测及评估是高速铁路建设的一项重要技术要求,国内外尚无成熟的经验。通过对杭甬铁路客专线下工程构筑物进行变形分析,介绍目前常用的几种评估预测方法,并利用不同的预测方法进行工后沉降预测,分析其适用性。结果表明,使用曲线回归法进行不同结构物沉降分析预测,相对而言,路基段曲线拟合通过率较高,桥梁段次之,隧道段最低,指数曲线法及双曲线法相对适应性较好。  相似文献   
30.
低强度桩复合地基处理桥头跳车现场试验研究   总被引:17,自引:1,他引:17  
介绍了浙江台州浃里陈大桥成功地采用低强度混凝土桩复合地基处理桥头跳车问题,同时通过现场载荷试验、桩顶和桩间土的土压力测试以及沉降观测,较全面地研究了低强度桩复合地基承载力和桩土受力特性以及沉降变化规律,得到了一些可供理论研究和工程实践借鉴的有益结论。  相似文献   
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