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81.
基于流固耦合作用的海底隧道初期支护安全影响因素分析 总被引:1,自引:1,他引:0
以青岛海底隧道试验段为工程背景,基于流固耦合理论对海底隧道初期支护安全性的影响因素进行分析,结论表明:(1)注浆加固显著改善了洞周土体强度和整体性,塑性区范围得到有效控制;(2)注浆加固优化了支护结构的受力,随着加固圈厚度的增加,洞周位移出现不同程度的衰减,加固圈厚度对减小水压的贡献依次为:拱顶拱腰拱脚仰拱;(3)随着加固圈渗透系数的增大,洞周水压力随之增大;(4)在流固耦合作用下,仰拱处的土压力远大于其他部位;(5)现行支护参数条件下,海底隧道初期支护结构满足安全性要求,现场实测与数值计算基本相符。 相似文献
82.
分析铁路架桥机的主要设计难点,就如何解决铁路架桥机研制前期遇到的主机机臂"静态刚性"值不符合GB/T 3811—1983《起重机设计规范》这一技术和管理难题进行研究,提出的建议在制修订相关标准时得到采纳。制修订后的现行标准中均对铁路架桥机这类特殊起重机的关键技术指标"静态刚性"作出新的合理规定,包括TSG Q 7002—2007《桥式起重机型式试验细则》、GB/T 3811—2008《起重机设计规范》等。最后,提出铁路架桥机设计中合理确定机臂高度尺寸及其"静态刚性"指标应遵循的原则。 相似文献
83.
《铁道标准设计通讯》2017,(5)
在机器视觉的检测中,图像是整个系统中最重要的原始数据,其质量决定了后期图像处理的效果和速度。为探讨高质量图像的采集,提出一种基于线阵CCD相机和线阵光源的钢轨表面缺陷检测的光学理论模型,分析线阵CCD采集系统中振动模糊的原因,推导出图像灰度值与系统振动幅度和缺陷深度的关系,研究光源照射角度和相机拍摄角度对图像灰度和缺陷区域对比度的影响,并通过实验验证模型的合理性。结果表明:缺陷区域图像灰度值随着钢轨表面缺陷深度增大而降低,采用较低的光源照射角度可增大缺陷与背景的对比度,突出缺陷特征便于后期图像处理的缺陷识别。 相似文献
84.
某轮燃油轻改重费用上得到很大的节约,但机械损耗和工作量也都相应提高,说明对于某种机型燃油的降级使用是有限度的,为了安全管理,必须科学地进行综合考虑. 相似文献
85.
在港口机械设计方案的论证中,用计算机设计的三维模型来展示其设计结构,经渲染软件的处理后,得到近似实物照片的图像,具有很好的表现力。论证人员能够较快、较深入的理解设计方案。同时使得双方在讨论中更加容易交流和理解。AutoCAD强大的三维绘图性能,提供了完善的三维模型设计平台,能够比较容易地建立完美的机械三维模型。 相似文献
86.
运营地铁隧道的管理、健康监测及维护正逐渐趋向于数字化、智能化;但常因地铁盾构隧道管理和检测单位缺少隧道数字模型,限制了地铁隧道智能维护和管理系统的应用和发展。文章针对地铁盾构隧道中无序排列的管片环结构,提出了一种基于深度学习和机器视觉的地铁盾构隧道数字模型智能重建方法,利用检测车获取的隧道衬砌内表面高清图片,对管片特征物(螺栓孔)进行智能识别与自动分类,再根据螺栓孔群的分布特点自动推断隧道管片环的排版规律,从而结合隧道实际线路实现隧道数字模型快速重建。某地铁隧道的实例应用结果表明,该方法适用于管片无规律性错缝拼装的情况,能以100%的准确率实现地铁盾构隧道数字模型的智能重建。 相似文献
87.
提出了一种基于仿射运动模型和贝叶斯理论的视频图像人脸检测方法.建立仿射运动模型进行运动估计,提取运动对象区域;对训练图像提取人脸与非人脸的统计特征,利用贝叶斯准则建立概率模型;根据贝叶斯分类器和支持向量机分类器将图像特征分为人脸类与非人脸类,从而检测出视频运动图像中的人脸区域. 相似文献
88.
小泉淳 《重庆交通大学学报(自然科学版)》2011,(Z2):1093-1098
盾构隧道施工方法被广泛应用于世界各地的软土隧道施工中.论述了盾构隧道开挖技术的发展背景以及盾构隧道开挖技术的精华,并探讨了该方法在未来将会面临的主要问题. 相似文献
89.
Bin Yu William H.K. Lam Mei Lam Tam 《Transportation Research Part C: Emerging Technologies》2011,19(6):1157-1170
Provision of accurate bus arrival information is vital to passengers for reducing their anxieties and waiting times at bus stop. This paper proposes models to predict bus arrival times at the same bus stop but with different routes. In the proposed models, bus running times of multiple routes are used for predicting the bus arrival time of each of these bus routes. Several methods, which include support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), k nearest neighbours algorithm (k-NN) and linear regression (LR), are adopted for the bus arrival time prediction. Observation surveys are conducted to collect bus running and arrival time data for validation of the proposed models. The results show that the proposed models are more accurate than the models based on the bus running times of single route. Moreover, it is found that the SVM model performs the best among the four proposed models for predicting the bus arrival times at bus stop with multiple routes. 相似文献
90.