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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。 相似文献
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深海超高压环境模拟容器用于模拟水下压力环境,其容器壁上承受反复载荷,容易产生疲劳裂纹.疲劳裂纹扩展是影响其断裂的主要因素.本文旨在分析半椭圆裂纹在老化的深海超高压环境模拟容器中的扩展行为,评估容器的安全性,因此对材料20MnMoNb钢的裂纹扩展特性进行了试验研究,首先考虑三角形和梯形加载情况,通过比较两组实验结果,考察了其材料对保载时间的敏感性.采用基于统一的裂纹扩展率模型的三维有限元方法进行了疲劳裂纹扩展计算,并通过CT试样的一组数值和实验结果进行了验证,最后建立了不同初始尺寸、展弦比和倾角的裂纹有限元模型,并根据裂纹在容器内壁的容许深度准则,计算了容器的剩余寿命.其分析结果可为深海超高压环境模拟容器可靠性评估提供参考. 相似文献
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本文针对LNG应急逃离情况以及国内LNG应急锚地使用现状,总结分析国内、外LNG应急锚地布置情况;结合江苏滨海LNG码头通航条件,提出LNG应急通道及应急锚地三种布置方案,通过操船模拟试验论证比选并得出结论,供类似工程参考。 相似文献
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[Objective ] To meet the requirements of remotely controlling ship in curved, narrow and crowded inland waterways, this paper proposes an approach that consists of CNN-based algorithms and knowledge based models under ship-shore cooperation conditions. [Method]On the basis of analyzing the characteristics of ship-shore cooperation, the proposed approach realizes autonomous perception of the environment with visual simulation at the core and navigation decision-making control based on deep reinforcement learning, and finally constructs an artificial intelligence system composed of image deep learning processing, navigation situation cognition, route steady-state control and other functions. Remote control and short-time autonomous navigation of operating ships are realized under inland waterway conditions, and remote control of container ships and ferries is carried out. [Results]The proposed approach is capable of replacing manual work by remote orders or independent decision-making, as well as realizing independent obstacle avoidance, with a consistent deviation of less than 20 meters. [Conclusions]The developed prototype system carries out the remote control operation demonstration of the above ship types in such waterways as the Changhu Canal Shenzhou line and the Yangtze River, proving that a complete set of algorithms with a CNN and reinforcement learning at the core can independently extract key navigation information, construct obstacle avoidance and control awareness, and lay the foundation for inland river intelligent navigation systems. © 2022 Journal of Clinical Hepatology. All rights reserved. 相似文献
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