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对用桩加固既有铁路桥梁中浅基础常用计算方法进行比较,认为此类结构应考虑承台结构的变形,并提出了合乎实际情况的力学模型。实例计算与比较分析结果表明,由于用桩加固浅基础时其承台结构的特殊性,竖向荷载对桩身弯矩有较大影响。此外,给出了考虑承台变形和竖向荷载的影响时,浅基础用桩加固的力学模型计算公式。 相似文献
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采用地聚物注浆加固技术在广州机场高速公路中对沥青路面基层病害进行了处治。通过该项技术,控制了地基的不均匀沉降,提高了地基承载力,有效地解决了路面平整度降低等问题。该技术在广州机场高速公路的实践证明了地聚物注浆加固技术具有施工对行车干扰小、质量容易保证等特点,值得推广应用,亦为今后类似工程提供了借鉴。 相似文献
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ZHUANG Yuan LIU Zu-yuan 《船舶与海洋工程学报》2007,6(1):53-57
At present, the method of calculating the turbulent flow width around the bridge pier is not given in the "Standard for Inland River Navigation" (GB50139-2004) in China, and the bridge designer usually increases the bridge span in order to ensure the navigation safety, which increases both of the structural design difficulty and the project investments. Therefore, it is extremely essential to give a research on the turbulent flow width around the bridge pier. Through the experiments of the fixed bed and the mobile bed, the factors influencing the turbulent flow width around the bridge pier have been analyzed, such as the approaching flow speed, the water depth, the angles between the bridge pier and the flow direction, the sizes of bridge pier, the shapes of the bridge pier, and the scouring around the bridge pier, etc. Through applying the dimension analytic method to the measured data, the formula of calculating the turbulent flow width around the bridge pier is then inferred. 相似文献
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本研究依托广州市南沙区某填筑项目道路软基处理工程,综合考虑真空-堆载联合预压荷载形式、初始条件和边界条件建立Abaqus有限元模型,对联合预压加固软基固结沉降过程进行数值计算,并将模拟计算结果与实测数据比较剖析。所得结果证明:数值模拟得到软基固结沉降数据和现场实际监测数据演变规律相吻合,能较好模拟各级堆载预压过程中软基沉降速率变化规律。模拟数据曲线比实测数据曲线收敛速率更快,计算值与实测值吻合较好,综合评定认为该区域软基处理加固达到设计卸载要求,建议真空卸载。 相似文献
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为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法(Adaptive Lasso)进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明:Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效. 相似文献