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101.
大断面小净距隧道断面优化及其设计参数研究 总被引:2,自引:2,他引:0
顾洪源 《铁道标准设计通讯》2013,(2):85-89
对于大跨度小净距隧道而言,合理扁平率及双洞间距的设计对于节约成本,提高隧道线形规划具有至关重要的作用,因此,优化大跨度小净距隧道的扁平率及其间距是隧道设计施工面临的关键问题。以某双洞8车道隧道施工为研究背景,通过数值模拟及理论分析,对断面优化及其设计参数进行了深入研究。研究结果表明:随着高宽比的增加,拱顶位移逐渐减少,水平收敛逐渐增大,在高宽比为2.0时达到理想状态,这个时候的拱顶位移和水平收敛基本相同,此时断面有利于开挖。当高宽比取理想高宽比2.0时,这时应力较均匀,是开挖的理想断面,同时考虑行车通行的建筑界限,取高宽比为0.6333是合理的。隧洞埋深对塑性半径和周边位移的影响极大;弹性范围内的支护阻力与隧洞变形成正比;塑性半径随着围岩强度的增加而减小。 相似文献
102.
以沪杭高速铁路跨沪杭高速公路自锚上承式转体拱桥基础施工为例,分析大直径钢壁沉井在靠近高速公路软弱地质条件下的技术难题和施工方法,总结此类条件下施工经验,在确保转体桥施工顺利完成的同时,确保高速公路运营安全。 相似文献
103.
结合溆浦至怀化高速公路沅水大桥深水大直径钻孔灌注桩的施工实践,介绍了岩溶地区深水环境下钻孔灌注桩的成桩工艺要点、关键施工技术及事故预防处理措施,可供类似地质条件的岩溶桩基施工借鉴。 相似文献
104.
105.
新建铁路大理至丽江线洱海段工程位置特殊,洱海既是大理自治州的"母亲湖",又是苍山洱海国家级自然保护区的核心组成部分,属于典型环境敏感区。因此,做好施工期的环境影响分析和保护对策研究非常重要。在实地考察的基础上,结合新建铁路大理至丽江线洱海段的区域自然环境特点,从施工废水、弃碴、水土流失、噪声以及大气污染5个方面分析大丽铁路洱海段施工期的环境影响,指出施工过程中容易疏忽的一些问题,并提出相应的保护对策和建议。 相似文献
106.
近年来,在国家政策引导、标杆企业示范以及市场需求推动的共同作用下,我国电动汽车的保有量有了大幅的增加,且每年的总销量仍在不断的突破,随之而来的动力电池安全也成为了一个全行业必须面对的问题。除了在设计验证,生产制造等环节进行安全问题规避外,在车辆运行的过程中依靠监控系统进行车辆运行大数据监控及预警也很有必要。受限于数据采集频率以及数据采集质量等多个因素,目前动力电池安全的监控难度较高,算法不成熟,监控准确率低。分析了影响动力电池安全的可能因素,并且对每种因素可能导致安全事故发生的概率进行分析,对是否可对动力电池安全进行预警做了探索分析,同时基于可能影响电池安全的原因阐述了一种多维度耦合的动力电池安全监控策略。 相似文献
107.
108.
109.
《公路》2021,66(7):115-120
桩基主要依靠桩侧和桩端土体提供承载力。大直径超长桩基的受力特性复杂,受土体性质、桩基类型、桩顶反力等诸多因素影响,尤其是泥浆护壁施工工艺形成的侧壁泥皮的影响,其桩基承载力发挥离散性大。为研究桩侧泥皮对大直径超长钻孔摩擦桩承载及受力性能的影响,基于现场取样获得的泥皮强度,采用有限元数值方法,从荷载沉降、桩身压缩、荷载分担比等角度,定量分析研究了大直径超长钻孔灌注桩受泥皮影响的规律。结果表明,大直径超长钻孔灌注摩擦桩承载力主要由桩侧摩阻力提供,泥皮效应对单桩极限承载力折减显著,其极限承载力仅为不考虑泥皮效应的38.5%,随着泥皮强度降低,桩侧土体侧摩阻降低,相同桩顶反力时沉降增大,单桩极限承载力降低。在实际工程中,泥皮的存在客观上很难避免,对于以桩侧摩阻力为主来提供承载力的大直径超长摩擦桩,宜采取措施降低泥皮含量,或增加泥皮强度,以保证桩基承载力正常发挥。 相似文献
110.
为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络(Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM)模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明:与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。 相似文献