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251.
由于城市双孔隧道施工的复杂性,隧道开挖对地表沉降的预测及控制成为一个亟待解决的问题。本文基于传统随机介质理论,利用极坐标转换,得到双孔隧道施工地表沉降规律公式。以广州某双孔隧道施工为例,对采用CRD法、CD法和双侧壁法施工的双孔隧道,分别建立PLAXIS 3D模型,并将其理论预测值与数值模拟值进行对比分析。研究结果:不同工法下地表沉降预测结果整体趋势与数值结果基本吻合;采用CD工法和CRD工法引起的最大地表沉降理论值与数值模拟值较为吻合,双侧壁导坑工法下的双孔隧道施工引起的地表沉降的随机预测解与数值模拟解相差最大。 相似文献
252.
研究目的:区位选择好坏直接关系建筑企业走出去的成败。本文识别建筑企业走出去区位选择影响因素,基于随机前沿引力构建区位选择模型,以ZTJ集团为例,探究我国建筑企业走出去关键影响因素及区位选择,为建筑企业走出去区位选择提供理论支持。研究结论:(1)影响建筑企业走出去关键因素包括:东道国市场规模、工业化程度、基础设施水平、自然资源禀赋、制度环境、科技水平、劳动力水平和企业自身因素;(2)不同东道国对ZTJ集团走出去吸引力不同,在具有项目经验的目标国家中,积极响应“一带一路”沿带国家,且项目需求和市场潜力较大东道国对ZTJ集团走出去更具有吸引力;在不具有项目经验的发达国家,对ZTJ集团走出去也有较大吸引力,但很难进入;中国建筑企业及政府应采用多种手段,积极拓展发达国家建筑市场;(3)本文研究可为建筑企业走出去进入国际市场区位选择提供理论参考。 相似文献
253.
254.
相对于传统的基于通信的列车运行控制系统(communication based train control,CBTC),下一代列控系统将具有架构可靠、速率快、成本低以及服务质量高等优点,且数据通信系统的可用性能够保障列车的安全和高效运行。面向下一代列控系统,首先设计基于LTE-M(long term evolution-metro,LTE-M)的通信系统结构;然后针对下一代列控系统典型场景,利用确定与随机Petri网(deterministic and stochastic petri nets,DSPN)进行可用性建模,最后进行模型求解和可用性评估。仿真结果显示,基于LTE-M的下一代列控数据通信系统能够满足实际通信需求,其可用性分析方法可以完成数据通信系统的可用性建模与评估。 相似文献
255.
以深圳地铁内支撑体系下的装配式车站为工程背景,研究车站预制中板梁柱设计的关键技术:中板设计需同时满足基坑支撑的受力转换及车站流水拼装的工艺要求;中板设计需满足吊装、拼装、基坑受力转换、正常使用等工况的受力要求;中板设计需满足楼梯及扶梯开洞的受力需求。针对以上问题,研究车站采用预制+叠合型式中板结构的流水拼装步序,对拼装步序中围护、中板结构受力及变形进行分析;通过采用预制+叠合结构型式的中板结构以满足施工阶段和使用阶段的受力要求;针对中板开设大孔洞的设计难点,通过孔内设置型钢支撑来满足拼装及基坑受力转换的需求,车站拼装完成后在孔边现浇纵横梁、叠合层等形成孔边加强结构,然后切除孔内型钢支撑形成永久开孔;并通过设置抗剪连接、叠合层、纵横梁体系等措施满足开孔受力需要。预制中板的设计措施研究,实现了地铁车站的全断面装配,进一步提高了地铁车站的装配率及流水拼装的工效。 相似文献
256.
257.
258.
徐匡迪 《上海交通大学学报(哲学社会科学版)》2005,13(2):5-7
钱学森院士的原著《智慧的钥匙——钱学森系统科学文选》由上海交通大学出版社编辑出版,这是全国人民在以胡锦涛为总书记的党中央领导下,落实十六大精神,按照科学的发展观,全面建设小康社会的一本重要的学习材料。对于广大公务员和大学师生来说,更是学习科学的工作方法和用马克思主义哲学研究自然科学、社会现象的一本重要指南。 相似文献
259.
通过南通地铁软土层基坑降水模型试验发现,降水引发的基坑地表沉降随着监测点距基坑支护桩距离的增大而减少,工程中距离支护桩越远,沉降量越小.在不同的监测点沉降量的监测值与公式计算值总体变化规律相似,但受降水因素、施工扰动和地下多变的岩土环境等影响,存在一定的随机性.利用权值参数对小波神经网络的激励和输出函数进行修正,利用梯度下降的方法对伸缩和平移参数进行优化.在此基础上,以水位降深、土层的压缩模量、厚度、固结度和监测点方位为输入参数,基坑总沉降量为输出参数建立改进后的随机小波网络基坑地表沉降预测模型.工程实例表明,改进后的随机小波网络模型能使基坑地表沉降预测值较好地拟合工程实测值,误差均小于±8%,相比传统公式的计算值更具合理性. 相似文献
260.
齿轮箱是海上风电机组的关键部件,其散热状态直接影响着风电机组的运行状态。为减少因齿轮箱散热异常影响机组运行状态进而造成不必要的发电量损失,提出一种随机森林算法的齿轮箱散热异常状态预测模型。该模型首先基于风电机组运行机理对数据进行预处理以及的样本的标定,然后基于随机森林算法进行模型训练,最终实现风电齿轮箱散热异常状态的预测,通过2个风场现场SCADA数据的试验验证,该预测方法的精度达到97.1%,证明了所提方法能够有效及准确地对海上风电机组齿轮箱的散热状态进行预测。 相似文献