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结构参数对下承式钢管混凝土拱桥动力特性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究结构参数对下承式钢管混凝土拱桥动力特性的影响,以某跨径为2×125 m的下承式钢管混凝土拱桥为例进行分析。采用ANSYS建立该桥模型,计算桥梁前6阶自振频率及相应振型,计算结果表明:该桥型的振动既有单独的面内和单独的面外振动,也有面内和面外的振动耦合。分析主拱圈含钢率、风撑截面积及布置形式、拱肋面内初始挠度、桥面宽度、矢跨比等结构参数对该桥动力特性的影响,分析结果表明:增加主拱圈含钢率、合理设置风撑和适当降低矢跨比能有效提高下承式钢管混凝土拱桥的结构刚度;拱肋面内初始挠度对结构动力性能影响可以忽略不计;桥面过宽会降低结构刚度,需要适当加强结构的横向联系。 相似文献
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张和义 《内蒙古公路与运输》2011,(6):7-9
泡沫沥青作为泡沫沥青冷再生施工中的主要黏结剂和稳定材料,研究其发泡特性具有很重要的意义。文章介绍了泡沫沥青的发泡机理和评价方法,并对泰普克70#沥青进行室内发泡试验,通过对发泡特性曲线的分析,得到最佳发泡条件。 相似文献
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Michiel C.J. Bliemer John M. Rose 《Transportation Research Part A: Policy and Practice》2011,45(1):63-79
Discrete choice experiments are conducted in the transport field to obtain data for investigating travel behaviour and derived measures such as the value of travel time savings. The multinomial logit (MNL) and other more advanced discrete choice models (e.g., the mixed MNL model) have often been estimated on data from stated choice experiments and applied for planning and policy purposes. Determining efficient underlying experimental designs for these studies has become an increasingly important stream of research, in which the objective is to generate stated choice tasks that maximize the collected information, yielding more reliable parameter estimates. These theoretical advances have not been rigorously tested in practice, such that claims on whether the theoretical efficiency gains translate into practice cannot be made. Using an extensive empirical study of air travel choice behaviour, this paper presents for the first time results of different stated choice experimental design approaches, in which respective estimation results are compared. We show that D-efficient designs keep their promise in lowering standard errors in estimating, thereby requiring smaller sample sizes, ceteris paribus, compared to a more traditional orthogonal design. The parameter estimates found using an orthogonal design or an efficient design turn out to be statistically different in several cases, mainly attributed to more or less dominant alternatives existing in the orthogonal design. Furthermore, we found that small designs with a limited number of choice tasks performs just as good (or even better) than a large design. Finally, we show that theoretically predicted sample sizes using the so-called S-estimates provide a good lower bound. This paper will enable practitioners in better understanding the potential benefits of efficient designs, and enables policy makers to make decisions based on more reliable parameter estimates. 相似文献