G3铜陵长江公铁大桥南锚碇锚固系统施工完成北大核心

2022年11月6日,随着最后一根锚杆的密封材料涂装完成,G3铜陵长江公铁大桥南锚碇锚固系统施工顺利完成(见图1),为下阶段主缆牵引架设及张拉奠定了基础。G3铜陵长江公铁大桥是世界首座双层斜拉-悬索协作体系大桥,大体量、一跨过江的设计对大桥主缆锚碇提出了更高要求。南锚碇为全桥主缆2个固定点之一,采用复合板桩嵌岩重力式基础,基础长75m、宽80m、高15m。锚碇内设置的锚固系统由后锚梁和锚杆组成,为主缆与锚碇连接的关键结构,承担着承上接下的作用,是南锚碇施工中的重要节点之一。     

面向多源异构信息融合的隧道群组装备数据提取技术研究

为保证隧道施工多源异构设备数据的有效采集，针对施工群组装备运行数据特征，开展散布、异构设备数据的并行采集方案及技术研究； 在先行构建出数据采集系统框架、采集实施流程的基础上，针对设备多维、连续数据生成的特点，开展基于流数据管理（stream-based date management， DSM）的技术方法探究； 通过构建多并发数据采集（forward-oriented optimal concurrency control， FOCC）系统，实现多源异构数据的集采、并采。通过重点对前向乐观并发数据采集管理、采集设备自动组网技术方案进行研发实践，研发多协议集成、多接口并发采集、自组网、自主发送的“数据采集终端”，成功实现了龙门吊、泥水分离系统等隧道施工装备运行数据的实时提取。研究证明，提出的多数据并采技术方案可有效解决多源异构数据采集问题。     

超声引导下椎板后阻滞应用于经皮椎间孔镜手术的效果

目的比较超声引导下椎板后阻滞(retrolaminar block, RLB)与局部浸润麻醉在经皮椎间孔镜腰椎间盘切除术(percutaneous endoscopic lumbar discectomy, PELD)中的麻醉效果。方法 40例美国麻醉医师协会(ASA)Ⅰ或Ⅱ级择期行PELD手术的患者,随机分为超声引导下椎板后阻滞组(RLB组)和局部浸润麻醉组(C组),每组20例。RLB组由麻醉医师在超声引导下在脊柱旁矢状位平面内行椎板后阻滞,C组由手术医师根据手术定位逐层局部浸润麻醉,所用药物均为0.5%罗哌卡因20 mL。记录入室(T_0)、切皮(T_1)、穿刺时(T_2)、椎间孔成形(T_3)、神经减压(T_4)、缝合时(T_5)VAS评分和Ramsay镇静评分,记录补救镇痛率和患者满意度,以及术中呼吸抑制、心动过速、高血压等不良反应的发生率,记录术前及术后3个月的Oswestry功能障碍指数(ODI)评分。结果 RLB组T_(2-4)时点VAS评分和补救镇痛率显著低于C组(P<0.05),RLB组患者满意度显著高于C组(P<0.05),术中高血压和心动过速的发生率显著低于C组(P<0.05),两组患者术后3个月ODI评分明显低于术前(P<0.05),但组间ODI评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论超声引导下椎板后阻滞(RLB)能够为PELD手术提供满意的镇痛效果,不影响下肢运动功能,不良反应少,安全性高。     

15 MW级大型漂浮式风力机运动特性

为了研究不同湍流模型、湍流度及不同风速作用下漂浮式风力机（FOWT）基础的运动特性，以国际能源署（IEA）公开的15MW级大型半潜式浮式风机为研究对象，采用OPENFAST软件对浮式风机进行全耦合时域仿真模拟，对平台的纵荡、纵摇和垂荡运动特性进行研究分析。研究发现：在正常湍流作用下，风速高于额定条件时，平台在压载水主动调节作用下使得纵荡更加稳定，但伴随着风速增大，其对平台纵摇和艏摇的影响越剧烈；在极端湍流作用下，风速低于额定条件时，风机运行效率低，而在高于额定条件时，艏摇运动幅值增大，纵摇和垂荡运动表现得更加稳定。     

大跨径斜拉桥悬臂施工线型控制技术探讨

国内大跨径的斜拉桥的建设工程不断增多,有效的控制主梁悬臂的施工线形控制是确保斜拉桥合龙的关键,同时也是确保桥梁质量控制和建设安全的重点部分。而在施工时受多种因素的影响,进而导致线型的控制存在一定的难点。在下文中以某特大桥为实际案例,进一步探讨斜拉桥悬臂施工线型的控制,进而为后续其它类似工程提供一定的参考价值。     

东海大桥桥墩过度冲刷区域防护技术研究

东海大桥桥墩区域发生严重冲刷现象,部分群桩桥墩冲刷深度已超过设计警戒值,为确保大桥安全,对桥墩区域实施护底防护措施。本文根据东海大桥过度冲刷区域防护试验工程实践,介绍了工程的设计方案、施工工艺和关键技术以及试验效果,为类似工程提供了参考和指导。     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。