供水特性对水润滑橡胶轴承衬套的影响

以船用水润滑橡胶轴承为研究对象,采用热-流-固耦合模型,研究水膜对水润滑橡胶轴承橡胶衬套的热传递及受力变形的影响,并通过控制变量法,探究供水特性对其温升和受力变形的影响。结果显示:水膜和橡胶的温度呈现出一种偏移的梯度变化;橡胶的受力变形呈现出带弧状的梯度分布;供水速度对橡胶温升和受力变形的影响显著,供水温度和密度对其受力变形的影响程度也不容忽略。     

引水隧洞突涌段变形特征及控制关键技术研究

深埋引水隧洞突泥突水洞段注浆固结圈与初期支护结构作为协同承载结构,其荷载分担与变形控制对结构和施工安全有重要作用。为研究深埋引水隧洞突涌洞段围岩与支护体系稳定性,以滇中引水狮子山隧洞为工程依托,通过现场对围岩-支护监控量测与第二层型钢拱架受力监测,结合施工工况动态分析围岩-支护体系受力与变形,研究总结突涌段施工变形控制关键技术。研究结论:(1)深埋隧洞突涌洞段拱顶累计沉降17.4 mm,达预留值的17%左右;拱肩、拱腰累计收敛106.6 mm、98.1 mm,达预留值100%左右。(2)突涌洞段理论预测极限位移150 mm;现场监测评价设定阈值uo=100 mm,当达到2/3时,应采取加强措施。(3)最佳开挖方法为微台阶法。各级台阶长度控制在3 m左右,按“快挖、快支、快封闭”原则组织施工。(4)超前预支护管棚结构起到提高固结体刚度作用,较固结体提高约13倍。(5)双层支护结构强度、刚度增加,承载能力明显提高,施工安全性也得以提高。     

新能源和油-电混合动力动车组走向市场

燃料电池动车组即将在德国亮相,这激起了人们对以氢为燃料的"零排放"牵引方式的兴趣,油-电混合动力模式的推广应用,为用户提供了一系列替代传统内燃和电力牵引的选择方案。     

局部载荷作用下四边固支矩形板弹性解答及其应用

针对局部横向载荷作用下四边刚性固定矩形板,运用能量法推导出板中挠度解答方程组,利用Matlab编程求解,可计算得到任意矩形板尺寸及横向载荷尺寸下弹性阶段的变形,将结果与有限元数值解进行对比,证明了该方法的精确与快速性,并将该公式应用于极地船舶冰区加强区域外板强度的快速校核中。     

粘弹性人工边界在地下结构抗震分析中的应用

地下结构地震反应分析需考虑结构-地基的动力相互作用,其中场地土层的自由场反应分析是确定地震输入的关键问题。以往地下工程实例表明,在结构动力时程计算中,能否有效模拟无限地基边界对结构抗震分析有很大的影响。基于某地下综合体项目进行抗震评估,采用黏弹性人工边界模拟自由场震动响应,克服工程中传统分析里不能模拟场地无限域的缺点。为地下结构的动力时程分析提供可靠数值依据。     

洞株路（株洲段）快速化改造项目桥梁设计

洞株路（株洲段）快速化改造项目为长株潭一体化发展的重要项目之一，对实现长株潭“半小时经济圈”具有重要意义。本文主要介绍该项目总体设计理念、桥梁工程设计概况、桥梁设计特点。重点介绍了本项目跨线桥的景观设计方案、跨路口钢-混凝土组合梁设计方案、人行天桥景观设计方案。本项目的桥梁设计经验可为今后相关工程提供有益的参考。     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

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。