钢桥面铺装混合料三轴重复加载试验变形特性

为了研究钢桥面铺装材料的高温变形特性及其车辙预估方法,针对MA及SMA两种钢桥面铺装混合料,采用三轴重复加载试验评价其高温性能,并根据试验结果,通过多元线性回归得到材料的非线性计算模型参数,使用ABAQUS有限元软件,模拟三轴试验过程,将计算变形与实测变形相比较。发现两种混合料高温变形发展规律以及对不同荷载条件的响应方式不同,SMA具有优异的高温抗变形能力;有限元模拟的误差约为10%。分析结果表明:采用三轴重复加载试验和多元线性回归确定材料的非线性计算模型参数的方法可靠,模型参数可用于沥青桥面铺装的车辙变形预估。     

简支板桥桥面铺装病害分析及防治

从设计方法、施工工艺、行车荷载、桥面排水等方面分析了桥面铺装层病害产生的原因,并有针对性地提出了防治措施和具体方案。对桥面铺装设计、施工有一定的参考价值。     

洞桩法地下基坑时空效应分析与施工技术研究

文章针对地铁车站施工中洞桩法地下基坑不同于明挖基坑的特点,结合工程实例,对洞桩法地下基坑施工时空效应进行了分析;提出了适合洞内土方开挖与钢支撑施工的技术措施;并根据监测结果,进一步对洞桩法地下基坑受力状态进行了分析研究,提出了采用时空效应原理进行地下基坑施工的方法.     

桥面铺装防水层型式的选择与应用

针对目前高速公路沥青混凝土桥面铺装早期破损突出的问题,结合沈四高速公路维修工程中桥面铺装防水层型式的选择与施工经验,对常见的几种防水层使用情况及对桥面铺装使用性能的影响进行了论述,并简要介绍了国外防水层的发展情况,对今后在桥梁的设计与施工中合理选择防水层型式有一定的参考价值。     

桥面板高摩阻表面处理工艺研究

针对水泥混凝土桥面板施工完成后,表面存在薄弱层影响铺装层层间粘结所需要的嵌锁力和摩阻力这一问题,对常用的桥面处理工艺,包括凿毛法、拉毛法、刻槽法等进行了分析,指出其各自的特点及存在的缺陷。同时,介绍了应用露石处理工艺来增强桥面铺装层间粘结性能这一新方法。     

地铁明挖车站-市政桥梁合建结构的关键技术研究

地铁明挖车站和市政桥梁合建时,为同时满足2种不同类型构筑物的安全和使用功能要求,需对其中的关键技术难题进行分析研究,以采取合理可行的结构形式。依托成都地铁白佛桥明挖车站与其上部市政桥梁的建设,总结国内类似工程经验,根据工程特点确定桥梁承台与地铁车站顶板进行固结连接,桥梁跨度与地铁车站框架柱跨进行匹配,同时桥墩避开地铁车站端头井、换乘节点等复杂结构受力区域进行布设; 建立三维荷载-结构模型,计算分析上部桥梁荷载对地铁车站结构构件内力及变形的影响,并根据计算结果,对桥墩影响范围内的车站顶底板和侧墙的厚度及配筋进行增强,桥墩轴线下方的地铁车站框架柱采用型钢-混凝土组合结构,以满足合建结构的承载能力、变形、裂缝控制等要求。另外,选取LS-DYNA软件,采用非线性时程分析法对合建结构进行抗震计算分析,计算结果显示： 车站板、墙、梁等构件在支座处出现应力集中现象,各结构构件的承载力强度及变形均满足规范要求。     

城市商业中心人行地道工程方案决策

商业中心主要交通路口拥堵是各大城市常见交通问题。其中,行人通行量较大且不规范通行对机动车正常通行的影响较为显著。现介绍一项在商业区中心交通干道路口修建人行过街地道工程的案例,阐述其交通分析决策依据、现场管线影响、周边建筑及地质条件,进而介绍了工程方案比选研究的主要影响因素。其成果对类似工程提供重要参考实例。     

水性环氧沥青桥面防水粘结材料的路用性能及应用

水性环氧沥青防水粘结材料是一种热固型环氧沥青高分子材料,具有良好的力学性能和施工性能。文中采用剪切试验、抗拉拔试验和附着力拉拔试验对水性环氧沥青材料及其他几种桥面防水粘结层的抗剪性能和粘结性能进行测试,并对其在水泥混凝土桥面铺装结构层中的实际应用效果进行观测。测试结果表明,水性环氧沥青防水粘结材料的各项力学性能均优于常用的沥青碎石类防水粘结层,具有良好的力学性能和耐久性,实际工程中的应用效果良好。     

山区高速公路桥面沥青铺装层水损坏与防排水技术措施分析

近年来,随着山区高速公路建设规模的逐步增加,桥梁比例越来越大,通过对大量山区高速公路早期病害调查分析表明,水损坏是山区高速公路桥面沥青铺装层产生最早、最常见的早期损坏之一。本文通过对山区高速公路桥面沥青铺装层早期水损坏表现形式与成因的分析,提出了水损坏预防与防排水相关技术措施,以供山区高速公路桥面沥青铺装层设计、建设及养护工程技术人员参考。     

典型16m简支T梁加固措施案例分析

对广东顺德西安亭大桥(旧桥)引桥中的16 m简支T梁进行工程案例分析,通过对横隔梁加固、铰接缝改为现浇刚接、增强桥面铺装与梁体的粘结等方式对桥梁进行维修加固,并对加固方式进行有限元模拟。经计算表明,T梁加固效果明显,承载能力显著提高。