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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.
研究目的:现有监测手段难以高效经济地测量高速铁路全线简支梁的徐变上拱量,但可以通过分析轨道动态检测数据实现有效识别。因此,本文选取我国某高速铁路长达7年的检测数据,结合小波分解、极值点搜寻和概率分布拟合,对每一跨简支梁的高低波形进行识别,然后通过波形关键点识别简支梁徐变上拱量,并研究其发展规律。研究结论:(1)波形识别算法对24 m梁和32 m梁的识别准确率分别为94.3%和96.4%;(2)简支梁徐变上拱与混凝土徐变的发展规律相近,利用最小二乘法拟合得到了上拱量发展曲线;(3)在线路开通运营6年后,24 m梁上拱量的中位数在1.5~2.0 mm之间,32 m梁上拱量的中位数在2.0~2.6 mm之间,简支梁徐变上拱的发展趋于平缓,未来的发展空间有限;(4)本研究成果对掌握高铁桥梁变形状态和指导线路养护维修具有参考价值。 相似文献
4.
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
5.
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.
船舶总纵极限强度模糊可靠性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以模糊数学和结构可靠性基本理论为基础,分析了传统随机可靠性理论的不足,并在常规模糊可靠性理论研究的基础上,利用模糊集合与普通集合之间的转换关系,研究了模糊变量组合时的可靠性计算方法,拓展了模糊可靠性理论的使用范围.通过对模糊可靠度计算结果分析发现,模糊可靠性理论使设计更加科学,更加符合工程实际;模糊变量组合在船舶总纵极限强度可靠性上的应用,避免了传统计算方法由于变量统计数据不足而导致的偏差,减少了很多繁复的数学运算.算例分析验证了本文方法的准确性和实用性. 相似文献
10.
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