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212.
"径向力"是预应力混凝土中不可避免的应力,在桥梁设计中,一般设计人员都会加以重视,但因施工因素(如波纹管的偏位)出现的径向力,若超出桥梁容许范围,将会出现桥梁开裂、崩裂等问题,势必会降低桥梁的耐久性。该文对一起因径向力引起桥梁开裂事件的发生原因、解决方法,以及善后工作作了全面描述。 相似文献
213.
214.
上海丹巴路朝阳河桥是跨越朝阳河的一座大挑臂三跨连续箱梁桥。该文重点介绍了该桥的上下部结构设计和计算分析,以及关键点的处理。其成果为今后类似桥梁的设计提供了一些有价值的技术资料和思路。 相似文献
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216.
采用隧道掘进机(以下简称TBM)是目前城市轨道交通隧道开挖施工的主要方法之一,考虑到TBM自身荷载大,可能对隧道及地铁车站结构造成变形,影响结构稳定性。以重庆轨道交通6号线一期大龙山及冉家坝车站监测实践为例,研究TBM过站的隧道及车站结构变形特征和主要影响因素,提出TBM过站监测方面的见解,从而降低TBM过站安全风险,确保结构安全稳定,为类似工程的变形监测提供一定的参考和借鉴。 相似文献
217.
目前国内地铁工程采用盾构法在瓦斯地层中施工经验较少,且无相关规范参考。在论述高瓦斯隧道施工控制原理及工艺流程的基础上,从前期准备、瓦斯压力段分区及涌出量计算、关键系统设计等方面展开分析与论述。为了适应高瓦斯隧道工程施工需求,进行瓦斯监控系统、通风系统及盾构局部改造与设计;同时,从隧道内渣土运输、渣土改良、盾尾密封及盾构掘进参数控制等方面,对高瓦斯隧道掘进过程关键控制技术进行全面研究。工程实践证明,通过应用瓦斯监控系统及其施工控制关键技术,实现了对土压盾构掘进过程中隧道内瓦斯量的有效控制,达到了预期目标。 相似文献
218.
为解决高地温隧道因高温引发的热害问题,以红河州建水—元阳高速公路的尼格隧道为依托,基于能量平衡原则设计各降温措施的适用区间。采用CFD软件模拟进行对照分析,研究尼格隧道现场采用降温措施的效果,构建高地温隧道综合降温体系。结果表明: 1)围岩温度T<32 ℃时采用单通风管道,在围岩温度32 ℃≤T≤40 ℃时采用双通风管道,在围岩温度40 ℃<T≤48 ℃时增设局部雾炮车喷雾降温,在围岩温度T>48 ℃增设冰块降温,且在实际应用中温降可达到理论计算值。2)增大通风量对降温速率的影响最大,可提升37.7%;冰块降温次之,可提升11.6%;喷雾降温提升效果最差,仅提升3.2%;但是对于降温幅度,冰块降温>增大通风量>喷雾降温。3)增大通风量可以加快洞内空气的置换流通,宜作为基础降温措施;冰块降温通过融化吸热可实现大规模的温降,可用在热害等级较高的隧道;喷雾降温可实现局部区域的降温、除尘和加湿,可作为掌子面辅助降温措施实现对隧道的局部降温。 相似文献
219.
为解决潜孔锤跟管钻进最大深度难以确定的问题,基于能量法分析冲击功与应变能的转换情况,提出跟管钻进最大深度的假设条件和理论计算方法,并结合现有相关技术规范,通过类比法对跟管钻进的地层侧阻力取值进行完善和补充,然后应用相关实例分析和验证。通过研究和验证取得成果如下: 1)采用材料力学能量法理论,提出较系统、全面的跟管钻进最大深度计算方法; 2)给出单一地层最大深度的计算公式和多个地层的计算步骤; 3)提出套管与地层间动摩阻的取值依据和方法; 4)提出中和点概念,得出双冲击器作用下套管柱受到的应变能作用原理; 5)增大冲击功和增加套管壁厚均有利于提高跟管的最大深度,但影响幅度较小。 相似文献
220.
为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性,即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度,阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类,在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异,并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异,通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究,从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状,指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明:相比传统车辆,配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高,主动安全系统次之,而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括:难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值;测试道路场景条件过于理想,考虑的驾驶自动化等级单一,试验规模和样本有限;道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足,缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议:重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享;联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型,利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试,突破现有研究的深度和广度;探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准,精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。 相似文献