施工缝粘结面劈拉强度试验研究

施工缝或日工作缝,是指已硬化的混凝土与新浇筑的混凝之间所形成的水平或垂直的接缝。本文研究了不同的浇筑方式、水泥标号、混凝土强度等级对混凝土施工缝的粘结劈裂抗拉强度的影响,为实际工程中的应用提供依据。     

船舶结构极限强度可靠性分析方法研究

针对船舶总纵极限强度极限状态方程不能以显式表达的实际情况，提出采用响应面与映射变换相结合的方法展开船舶总纵强度可靠性分析，指出相关随机变量在正态化前后相关系数的差异应予以考虑，并应用于实际船舶的计算，验证了理论的合理性。     

浅埋条件下并行立交隧道施工安全性的三维数值模拟

以长沙市营盘路湘江隧道东岸并行立交段施工为研究对象,对浅埋条件下并行立交隧道施工安全性进行三维数值模拟分析。研究结果表明：隧道施工结束后地表沉降最大值为39．66mm,并位于隧道上下立交区域,地表沉降不能满足安全要求,还需对地表采取加固措施,如采取地表锚杆、地表袖阀管注浆或旋喷桩加固;下部隧道初期支护变形及受力受上部隧道施工影响不大,安全系数均大于1,结构能满足安全要求,但施工中仍不能忽视对初期支护变形及内力的监测,视情况采取加固措施,或改变施工工艺,如可以先行贯通下部隧道二次衬砌。其研究结果可为类似地质条件和施工方法的同类工程提供借鉴。     

城市轨道交通检修用地下固定式架车机

以架修6辆编组B型车为例介绍城轨车辆地下固定式架车机的功能、结构组成、技术参数和创新技术。试验表明,该架车机满足现代城轨车辆整列同步架车的检修需求。     

基于径向基函数响应面方法的大跨度斜拉桥有限元模型修正

采用ANSYS有限元软件建立某大跨度斜拉桥试验室物理模型的三维有限元模型.基于灵敏度分析,选取模型待修正参数和用于模型修正的特征量.采用实验设计方法生成数样本,通过有限元分析提取对应的特征量信息,进而建立待修正参数与特征量关系的径向基函数响应面模型.通过对响应面模型的拟合误差分析,确定径向基函数的最优形状参数.以斜拉桥自振频率和静态索力构建目标函数.基于建立的响应面模型,采用遗传优化算法进行有限元模型修正.结果表明,采用径向基函数响应面模型拟合斜拉桥设计参数与特征量之间的隐式关系有较高的精度;基于仿真数据的模型修正有较高的精度,基于试验数据的模型修正能得到合理的结果,该方法可有效地修正复杂桥梁结构有限元模型.     

基于国六的储氧量台架评价系统研发及应用

本文介绍了基于LabVIEW开发平台和NI硬件模块,模拟整车的储氧量评价方法 ,利用发动机台架硬件平台开发出来的储氧量评价系统。同时,面对轻型汽油车国六阶段的催化器评价,开发出了动态储氧量测试平台。分别通过不同的测试方法,分析催化器的储存氧和释放氧的速率,提出了动态释放氧量(DORC)的概念。同时,根据分析台架快速老化前后催化器的储氧量测试结果,针对面向整车标定策略的新型催化器的开发提出了一些见解。     

110m超深地下连续墙成槽引起的地层扰动分析

超深地下连续墙面临成槽时间长、施工难度大、槽壁稳定差等难题,成槽施工对地层扰动较大。依托宁波轨道交通3号线儿童公园站基坑工程,采用铣槽机成槽技术,展开110$m超深地下连续墙现场试验,重点监测槽壁变形和周围土层沉降。此外,采用三维有限元模拟铣槽机成槽施工过程,进一步研究成槽引起的槽壁变形和地表沉降规律。研究成果可为超深地下连续墙成槽施工中槽壁的稳定性与墙体竖直度控制,以及地表沉降控制提供有益的参考与借鉴。     

卵石层中长距离大直径盾构换刀地面加固研究

研究目的:卵石层中长距离大直径盾构掘进是盾构施工的世界性难题。某工程采用一台12 m的大直径盾构独头掘进5.2 km,卵石地层中盾构掘进,刀具(盘)磨损严重,须有计划地设置盾构停机点和对盾构刀盘进行全面检修并更换刀具,为确保施工安全,需对配套的地面加固措施进行研究。研究结论:无论是带压进仓作业,还是常压进仓作业,为确保施工安全,都需采取辅助的地面加固措施,以提高盾构机周围地层的稳定性和密实性;带压进仓换刀,可采用后退式分段注浆地面加固措施;常压进仓换刀,可采用钻孔桩+桩间注浆地面加固措施。     

边坡滑动面三维空间有限元分析

提出了一种用三维潜在滑移面法分析三维边坡滑动面及稳定性的新方法,该方法根据弹塑性有限元的应力分析结果,用数值积分方法确定边坡的潜在滑移面、最危险潜在滑移面和边坡稳定性安全系数,具有充分的理论依据。通过对大量三维边坡实例的稳定性安全系数及最危险滑动面的分析得出,三维边坡按平面边坡处理会引起较大的分析误差,三维边坡应该按三维问题进行分析。     

基于自适应遗传算法的路堤边坡稳定性分析方法

基于圆弧滑动面假定,提出了一种用自适应遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的新方法。该方法是一种改进的遗传算法,采用自适应求取适值、动态调整交叉率和变异率、自适应区间收缩。自适应遗传算法有效克服了传统方法易陷入局部极小的缺陷,提高了算法的搜索效率、精度和稳定性。