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1.
2.
利用大型密度分层水槽开展了下凹型内孤立波作用在FPSO上的载荷特性系列实验;并依据实验工况,考虑KdV、eKdV和MCC内孤立波理论的适用性条件,数值研究了FPSO内孤立波载荷成分构成;基于实验结果和载荷成分构成,建立了FPSO内孤立波载荷的理论预报模型.研究表明:FPSO内孤立波水平载荷由粘性力和Froude-Krylov力组成,而垂向载荷主要为垂向Froude-Krylov力;Froude-Krylov力可通过动压力沿FPSO浮体湿表面积分得到,粘性力则通过经实验回归的摩擦系数Cf、形状修正因数K乘以内孤立波诱导水质点切向速度沿FPSO浮体湿表面积分得到.系列实验结果得出:摩擦系数Cf和形状修正因数K与雷诺数Re、KC数和流体层深度比h1/h有关;摩擦系数与Re呈自然对数关系;而形状修正因数K与KC数呈幂函数关系.理论预报模型预报的水平载荷、垂向载荷结果均与系列实验和数值结果吻合较好,并且发现随着内孤立波振幅的增加,载荷幅值近乎线性增加,而且上层流体深度对水平力幅值有明显的影响. 相似文献
3.
为研究深部高地应力岩层中修建TBM隧道时管片衬砌结构的力学行为,以某深埋TBM工法隧道为研究对象,建立基于围岩蠕变和管片分块效应的衬砌-围岩复合模型,研究考虑时间效应下管片衬砌的受力特性。结果表明:考虑围岩蠕变效应下管片衬砌受力表现出明显的时间效应。随着围岩蠕变时间的延长,管片衬砌的形变、内力和接缝张开量均呈现两阶段增长,具体表现为前期呈线性增长,后期增加趋缓。洞周围岩应力经历三阶段变化,即先减小后增大直至稳定。围岩蠕变时间为100年时,管片衬砌的内力和形变量均接近极限值。研究结果可为深部高地应力且考虑围岩蠕变效应下的TBM隧道衬砌结构设计提供参考。 相似文献
4.
目前,针对具有多个原位地应力测试钻孔的隧址区初始地应力场反演,往往一次性将全部实测值用以计算值的回归反分析,没有考虑到隧道纵向长度远超其他方向且钻孔分布较远的特点,单个钻孔表征的临近区域地应力分布特征或反演精度被其余钻孔实测值“拉低”,导致整体反演结果容易陷入局部优解。依托拉林铁路桑珠岭隧道、叙毕铁路斑竹林隧道、沿江高速火山隧道、木寨岭公路隧道等工程,采用多元线性回归法结合最小二乘法寻优准则,分析了隧址区仅有单个钻孔反演精度较高的原因,提出了对具有多个钻孔的隧址区分段并分别进行单钻孔回归反演的新方法。在此基础上,重点讨论了木寨岭公路隧道断层破碎带区域地应力分布特征。结果表明:分段单孔反演较多孔反演进一步提高了反演精度;地应力的分布在断层前后呈现出先急剧增大后急剧减小的特征;除自重应力与埋深存在一定关联外,两项水平主应力随断层间距或厚度的增大突变性加剧;断层之间间距、断层倾角、断层厚度均是影响地应力方向偏转大小的重要因素,断层之间间距或断层倾角越小、断层越厚,地应力方向偏转越显著。 相似文献
5.
为研究采用双轮铣深搅水泥土地下连续墙(SMC)工法进行槽壁加固时,超深锚碇基础槽壁力学性能,以南京仙新路过江通道南锚碇直径63.5 m、深63 m的圆形地下连续墙(其中软土层厚达59 m,采用SMC工法进行槽壁加固)为背景,采用ANSYS软件建立槽壁及其周围土体三维有限元模型,分析地表空载、铣槽机施工荷载及起重机钢筋笼下放时施工荷载下槽壁水平正应力、水平剪应力、侧向位移及周围地表沉降。结果表明:不同工况下槽壁水平正应力沿深度分布整体上趋于一致,均随深度的增加而增大,维持槽壁稳定的泥浆合理比重为11.5 kN/m~3;槽壁在平面上存在较为明显的土拱效应,有利于槽段稳定;深度0~35 m范围槽壁侧向位移随深度的增加而增加,深度>35 m时槽壁侧向位移随深度的增加而减小,槽壁加固时两侧需各预留5 cm的变形量,以保证地下连续墙的成墙厚度;地表沉降最大值(6.38 mm)位于槽壁的角隅处,其余位置地表沉降值均较小(平均沉降值小于3.22 mm),地下连续墙槽壁加固效果显著。 相似文献
6.
为研究荷载作用下振动对桥梁的影响,对已运营20年旧桥的16m先张预应力混凝土空心板原桥梁板进行减振试验,分析其影响结果。 相似文献
7.
8.
9.
船舶航行中船体会受到来自于水体的巨大冲击力,一旦超过屈曲载荷临界值就会增加船体断裂的风险。针对传统载荷控制模型对于环境参数变化不敏感、反应时滞过长的弊端,设计一种用户船舶屈曲临界值计算分析的数学模型。分析船舶行进中轴向速度和径向速度,并从速度与应力的比例关系中识别出船体受力综合载荷值,以此建立屈曲临界载荷数学模型。基于临界载荷数学模型分析不同载荷值条件下径向、轴向力的变化与临界误差之间的关系,进而准确地识别出屈曲临界载荷数据的变化规律。仿真结果表明,提出数学模型具有更高的载荷值传递效率,能够及时做出主动调整,并有效降低各种作用力对于船体的冲击。 相似文献
10.
本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络,第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况,桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元,来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降;第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元,进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15%以内,且稳定性较好,表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。 相似文献