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1.
首先,对矩形顶管技术的发展历程及其国内外研究现状进行综述,介绍当前矩形顶管技术主要的应用场景,并结合顶推力预测、注浆减阻、背土效应演化机制和控制对策、顶进过程中的地层响应模式和沉降计算、工作面稳定性评估等关键技术问题,对矩形顶管的理论研究进展进行回顾和讨论。其次,根据矩形断面掘进机的结构形式和切削方式,对国内外矩形顶管掘进机的开发现状及其分类进行介绍。最后,归纳当前矩形顶管在装备及工程应用领域面临的技术挑战,探讨矩形顶管技术的发展趋势,对矩形顶管装备智能化,矩形曲线顶进,长距离、大断面及复合地层等复杂场景下的矩形顶管技术进行展望。 相似文献
2.
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
3.
本文采用半约束模型试验技术,对一条高速船在规则波中随浪和斜浪工况进行了流体动力系列试验,以探讨航运的安全性,验证作用于船体上波浪力的估算方法。对每次试验,以波动方程的形式采用数值估算方法确定环绕船模的波浪运动的时间历程。并用同样的方法从测量数据中提取垂荡和纵摇与模型测量运动,一阶波导纵荡、横荡作用力和首摇力矩。因此合理比较理论计算的波浪力与力矩的时间历程成为可能。这表明SSPA海事动力学的研究所(MDL)模型试验设施可以提供高质量的测量,与所述计算方法结合起来可用来验证理论计算和建立半经验方法。 相似文献
4.
5.
EH4与地震反射法在高速公路长大深埋隧道勘察中的联合应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
SUN Ying-xun 《公路交通科技》2005,(Z1)
EH4电磁成像系统是一套目前较先进的电磁勘探方法,具有探测深度大、设备轻、速度快、费用低、精度较高、直观等特点。地震反射法具有探测深度大、对地形要求不高、可划分多层界面、能提供波速、精度较高等特点。文章首次把EH4电磁法与地震反射法联合运用于高速公路长大深埋隧道勘察中,两者结果基本一致,由此成功解译出了隧道的软弱层、地下水及断层破碎带的位置,并划分出隧道的围岩类别,为高速公路长大深埋隧道提供了一种新的综合勘察方法。 相似文献
6.
7.
锥形筒形桅杆是一种新型桅杆 ,由于其结构的特点 ,风载可能对它产生较大的威胁。通过四面锥状筒型桅杆的风洞试验 ,研究了桅杆模型在不同风向下 ,在雷诺数 1 .7× 1 0 5 Re 7.8× 1 0 5的范围中 ,其周向与轴向的表面压力分布 ,给出了桅杆模型表面压力系数沿周向与轴向的变化规律 ,并作了分析 ,阐明了其与风向、雷诺数之间的关系。通过桅杆模型表面压力的周向积分 ,得到了模型的升力与阻力 ,导出升力系数与阻力系数 ,并分析了二者随雷诺数及风向的变化规律。试验分析结果表明 :压力系数沿轴向的分布不均匀 ,靠近桅杆模型的中间部位 ,压力系数较大 ;在桅杆模型的两端 ,压力系数较小。压力系数沿周向的分布与风向有关 ,在迎风面上 ,压力系数最大 ,在背风面上 ,压力系数最小。升力系数与阻力系数也与风向密切相关 ,并且随着风向的变化 ,有较大的变化。在筒型桅杆设计中 ,应充分考虑到风向变化所引起的风载变化。 相似文献
8.
从动力分析角度,通过对往复式压缩机引起管道振动原因的分析,提出控制管道振动的方法;以海上已投产平台管道布置为例进行振动分析,通过计算管道因脉动引起管道振动的不平衡力,确定抑制管道振动的最佳方法。 相似文献
9.
自适应神经网络用于船舶动力定位系统 总被引:1,自引:1,他引:0
船舶动力定位(DP)采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器,使船定位在海平面的要求位置上。船受到风、浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离开原位置,传统的控制方法是采用PID(比例、积分、微分)反馈控制。顾和李(1994)提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法,它具有许多优越性:①一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求──定位精度高或节约定位能量后前馈控制并能自适应于不同的环境力变化包括非线性的波浪漂力;本文在目标函数中引入了与速度相关的项,从而提高控制质量。这一方法也可用于自动驾驶船舶沿设定的轨迹航行。计算机模拟结果表明本方法能达到很好的控制效果。 相似文献
10.
应用对象语义进行图像检索的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系;在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也为解决图像高层语义与视觉低层特征之间语义的矛盾开扩了思路。 相似文献