软弱夹层边坡抗滑稳定分析与抗滑桩桩位选择

结合某枢纽二线船闸深基坑边坡工程,建立概化模型,通过强度折减法分析软弱夹层边坡稳定性,并与规范比较得出边坡须进行加固处理.在对夹层边坡进行抗滑支护时,研究桩位对边坡稳定性的影响,并对不同桩位的抗滑桩内力分布规律进行分析.结果表明:抗滑桩从坡底沿着坡面向坡顶方向布置时,边坡安全系数呈现先增大后减小的变化规律,边坡塑性区塑...     

菜园坝大桥B匝道连续刚构桥施工控制

结合菜园坝大桥工程实例,对采用分节段悬臂浇筑施工的连续刚构桥梁结构施工控制进行了研究,提出了切实可行的控制方法。对成桥后的收缩徐变影响进行了专门考虑,增设附加预拱度,合拢后合拢误差小,桥面线形顺畅。     

船舶果蔬空气放电保鲜技术

针对目前船舶果蔬贮存方面存在的问题,分析了目前国内外所采用的果蔬保鲜技术,提出1种新的船舶果蔬保鲜技术——空气放电保鲜技术.实验结果表明,以葡萄为代表,空气放电处理可以延缓葡萄贮藏过程中可滴定酸、抗坏血酸的消耗,脱粒率也有一定程度的降低,对葡萄主要致病病菌生长的抑制作用非常明显.一旦机理和工艺参数研究成熟,果蔬空气放电保鲜技术在船舶上具有广阔的推广应用前景.     

超小水线面单体船波浪载荷确定方法探讨

通过分析波浪和船体的相对位置,利用微段载荷求和的方法计算静波浪载荷,提出超小水线面单体船的波浪载荷计算方法,实例计算表明在静水平衡状态的基础上,可以有效地计算其静波浪载荷,为超小水线面单体船的研究提供参考。     

赣江井冈山航电枢纽船闸下游口门区及连接段通航水流条件试验研究

针对赣江井冈山航电枢纽下游引航道口门区及连接段横流强劲、回流范围广等问题,进行枢纽下游引航道口门区通航水流条件及优化研究。通过建立水工整体定床模型,对隔流墙布置形式进行优化,提出缩短隔流墙并增设透水段、同时透水段向河心侧外挑的优化方案较好地解决了口门区横向流速、回流较大等问题,下游引航道口门区及连接段通航水流条件得到显著改善,经船模试验验证能够满足船舶安全通航要求。     

万安枢纽二线船闸平面布置方案

万安枢纽二线船闸平面布置综合考虑了邻近建筑物结构安全稳定、通航水流条件、施工条件、征拆及土石方开挖等影响因素,比选出布置在一线船闸右岸且在坝顶公路桥中心线处一、二线船闸轴线间距为230 m的方案。通过数模与物模试验对上、下游引航道通航水流条件进行分析与优化,提出延长二线船闸上游引航道停泊段、一、二线船闸共用部分停泊段,并在转弯处加宽上引航道底宽、加深疏浚,延长一线船闸与泄水闸之间的隔流堤,采用全旁侧泄水形式等措施,改善了上、下游引航道通航水流条件,可为类似高水头库区船闸平面布置提供借鉴。     

基于FEM/SPH耦合方法的极地运输船舶冰阻力预报研究

冰阻力是极地运输船舶动力需求分析和船型优化设计阶段的重要参考指标.本文基于有限元理论,采用粘聚单元法构建海冰数值模型,开展冰样单轴压缩和三点弯曲试验过程模拟,验证了该模型满足海冰数值计算的要求.在此基础上,以某极地运输船舶为研究对象,采用有限元/光滑粒子流体动力学耦合算法,通过罚函数接触算法传递有限元网格与水粒子之间接触状态和作用力,考虑船舶破冰过程中船/冰/水耦合作用,模拟破冰过程裂纹产生和扩展、冰块翻转与滑移等现象,并进行了冰阻力预报.     

基于有限元应力积分传递系数法的岩质边坡抗滑稳定分析

针对含非贯通软弱结构面的岩质边坡抗滑稳定问题,将有限元法与传递系数法结合,提出考虑主抗滑面位置搜索的有限元应力积分传递系数法。在弹塑性有限元法分析应力场的基础上,使用应力积分求得各滑裂面上的法向及切向力;在等安全系数条件下,模拟边坡失稳时剩余推力沿滑裂面依次传递到主抗滑面的过程并对各滑裂面建立极限平衡方程;最后结合Fortran语言快速搜索主抗滑面起点位置、倾角及对应的最小安全系数。通过算例分析发现：有限元应力积分传递系数法能精确找到主抗滑面的位置,并将边坡稳定性量化到一个具体的数值。克服了传递系数法只能进行刚性分析及需要假定主抗滑面位置的缺点,相比强度折减法也少了人为判定引起的误差问题,结果更合理可靠。     

中兴威虎TUV组合仪表故障解析及改进

<正>中兴威虎TUV自2013年上市以来,一直以性价比高而受国内国际市场的青睐。中兴人本着对消费者负责的态度,一直在努力不断提升零部件的品质和整车的性能。1制动系统故障码解析及改进2013年5月26日,中兴汽车技术服务部在对一台已售4JB1共轨TUV车辆进行检测时,发现ABS系统有两个故障代码。无法清除,但ABS和制动故障指示灯均指示正常。该车于2013年1月5号生产,已     

基于机器学习的地铁轨道几何劣化规律个性化建模研究

较高的轨道平顺性是保障地铁列车安全舒适运行的基础,准确掌握地铁轨道的劣化规律对保障轨道质量具有重要意义。根据地铁线路特点,选择影响地铁轨道质量劣化的7类异质性因素,给出赋值模型,并基于机器学习方法建立轨道质量指数(track quality index,TQI)短时预测前馈神经网络模型。为了验证模型,采集了北京地铁1号线的线路设备数据及2016年8月15日至2019年2月18日间的17次TQI检测数据,形成训练数据集和测试数据集,并采取深度学习技术,利用训练数据集对该模型进行训练。基于测试数据集的模型预测值的可决系数为0.938,平均绝对百分比误差为4.80%,结果表明该模型是有效的且具有较高的预测精度。