杭州湾跨海大桥承台海工高性能混凝土的试验研究

该文根据杭州湾跨海大桥承台混凝土数量大、环境恶劣等特点,对海工高性能、大体积混凝土的性能指标进行了试验和研究。混凝土配合比设计以耐久性为核心、各项性能均衡一致为目标、并遵循抗氯离子渗透性与抗裂性并重的原则,采用大掺量矿物掺和料、性能优良的聚羧酸减水剂、低水胶比等技术,配制出抗氯离子渗透性好、水化热低、体积稳定性好、抗裂性能良好的承台混凝土。有关数据可供类似工程参考。     

某公路条带式加筋土挡墙的设计与讨论

加筋土挡墙因其良好的结构性能和低廉造价,在多个行业中应用较广。文章通过对一个条带式加筋土挡墙实例的分析,简要说明加筋土挡墙的设计方法,分析了地震荷载对挡墙稳定性的影响,论述了加筋土挡墙较好的抗震性能。     

聚丙烯纤维水泥稳定碎石收缩性能

为了减小水泥稳定碎石的收缩,研究了聚丙烯纤维对水泥稳定碎石收缩性能的影响,分别用千分表支架法和应变片电测法对聚丙烯纤维水泥稳定碎石和普通水泥稳定碎石的干缩性能和温缩性能进行了测试,分析了材料的平均干缩系数和平均温缩系数随纤维掺量变化的规律。试验结果表明:聚丙烯纤维的掺入可显著地减小水泥稳定碎石的平均干缩系数和平均温缩系数,高龄期聚丙烯纤维水泥稳定碎石的平均干缩系数比低龄期的小,而高龄期的平均温缩系数却比低龄期的大;在纤维体积掺量小于1‰的范围内,随着纤维体积掺量的增加,水泥稳定碎石平均干缩系数和平均温缩系数均逐渐减小。可见,在一定的纤维掺量范围内,聚丙烯纤维水泥稳定碎石具有良好的抗收缩性能,应用于路面基层可提高路面的抗裂性能。     

基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用

为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明： 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。     

南非规范与中国规范中汽车荷载对比研究

为给我国涉外桥梁工程项目设计提供参考,对我国与南非桥梁设计规范中汽车荷载效应进行对比研究。采用铰接板梁法和刚接梁法,计算常用跨径的单片简支梁在南非与中国规范汽车活载作用下的横向分布系数。在此基础上,通过对简支梁及整体式连续梁的纵向影响线加载,分析2种规范中考虑汽车活载纵、横向分布后的差异。对比发现,对于常用中小跨径的简支、连续梁,南非规范汽车活载效应均高出中国规范30%以上;对于简支T梁跨中截面及连续梁支点截面,南非规范汽车活载效应高出中国规范35%~80%。即便考虑到两国规范中汽车冲击效应计入方式的不同,南非规范汽车活载也大于中国规范规定值。     

双塔双索面稀索斜拉桥加固设计

以南阁大桥的主桥斜拉桥加固为工程背景,基于将挂梁与主跨相邻35m工字梁作为整体来计算桥梁结构损伤程度校验系数的研究现状,考虑将挂梁作为单独受力的简支梁置于两侧斜拉桥框架上来计算校验系数,并据此校验系数判定桥梁的损伤程度,对旧桥进行加固设计。     

缓倾顺层岩质边坡变形数值模拟及处治方案研究

以黄花互通D匝道边坡为依托,采用FLAC软件对边坡进行数值模拟,探讨了水力作用对边坡变形破坏的影响;分析了预应力锚杆边坡加固前后模型水平位移变化。研究表明,加固后边坡稳定性大为改善,在水力作用下,边坡各处位移也非常小,甚至小于加固后无水力作用的情况。通过现场边坡位移监控,评价了该边坡处治效果。     

三角刚架斜腿约束作用及影响系数实用计算方法

为研究三角刚架斜腿对系梁预应力约束作用的量化影响,通过揭示其作用全过程,引入基本假设,基于混合法推导出对称三角刚架斜腿约束作用影响系数的计算公式,通过拆合过程,进一步提出了非对称三角刚架的影响系数实用计算方法,并进行了工程实例验证分析.研究结果表明:斜腿约束作用为三角刚架固有特性,其影响系数仅与截面尺寸、材料、几何形状有关;约束作用影响系数的公式计算结果与有限元分析结果及模型试验结果相对误差在5％以内,可满足工程精度要求;消除斜腿约束作用不利影响的最优解决方案是在设计中提高系梁预应力的张拉控制力,若设计时未考虑,也可在施工中采取分段浇筑系梁混凝土或在斜腿中预留后浇带的方法解决.     

EEMD和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机缸盖振动信号的非线性非平稳特征,提出一种总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机相结合的信号分析及故障诊断方法,该方法利用EEMD算法以及IMF序列和原始振动信号之间的相关系数,有效放大故障诊断特征向量的差异。对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶特征模态函数(IMF),求各阶IMF分量对应于原始信号的相关系数并组成故障分类特征向量。分别将IMF相关系数法和IMF能量分布法得到的特征向量作为输入,建立BP神经网络和支持向量机,判断发动机工作状态和故障类型。分析表明,对IMF求相关系数的方法简便易行,能有效放大不同工况下特征向量的差异,结合支持向量机能够对既定机型的配气机构和点火系常见故障进行准确识别。