强夯法在大型10×10^4m^3油罐地基处理工程中应用

随着我国综合国力的不断增强，作为国家重要的战略能源——石油在国民经济中的地位日益增强，因此，大庆作为国家重要的石油基地要兴建数座十万立方米油罐，因参与了十万立方米油罐地基处理任务，现举一项工程实践阐述。     

浅谈平房仓粮库拱板的制作与滑移安装

一、拱板的预制(一)台座制作采用先张法长线台座,长度一般为4-5块拱板长(设计板长加300-500mm间隙),断面根据地基承载力及拱板自重、施工荷载进行设计,基本做法为素土夯实上铺200mm厚块石垫层,碎石嵌缝,压路机来回碾压3遍以上,再浇70mm厚C10混凝土、20mm厚1:3水泥砂浆找平。     

上部结构与地基基础静力共同作用研究的回顾与展望

本文介绍了地基本构模型发展的现状及工程上常用的几种地基模型。论述了上部结构与地基基础静力共同作用的分析方法,对其研究现状作了概述。     

名词从名物义到性质义的句法规约及其理据

形容词结构槽的规约是名词由名物义转化为性质义的形式标志.汉语的语法特点为名词进入形容词性结构槽提供了可能性,名词内在的性质语义特征和附加性质语义特征是进入形容词性结构槽的基础,这种语义特征的鲜明度和区别性特征的强度决定其进入结构槽的频率,频率的高低决定词性的裂变或活用.一般来说,具有内在性质义的名词进入的频率大于具有附加性质义的名词;抽象名词大于具体名词.这种现象也是句法、语义、语用共同作用的结果.     

土工格栅在桥头台背回填路基加固中的应用

根据对西潼高速公路改扩建工程某桥桥头回填路基的加固处理,分析土工格栅加固方法处理＂桥头跳车＂的可行性。经过实验测定的数据对比分析,土工格栅加固方法效果明显,可以应用于新建高速公路的路基加固工程。     

软土地区既有桩基对沉降槽宽度系数i的影响研究

在软土地区盾构施工过程中,盾构施工时多穿越城市地区,城市地区建筑物下的桩基分布众多,需要对施工中造成的地表沉降进行严格控制,Peck公式在盾构过程中对于周围沉降预测已被多数学者验证此公式在我国多数地区都有很好的适应性,如果使用Peck公式对于盾构沉降预测,就需要确定此公式中较为重要的一个参数地面沉降槽宽度系数i,但是在盾构施工中既有桩基对地面沉降槽宽度系数i有待研究。通过有限元数值模拟对不同的桩径(D)、桩间距(l)、桩长(H)情况下的i值进行拟合,并得到由H、l、D组成的i*和隧道间距(L)的线性公式,将得出的i*替换Peck公式中的i得到桩基影响下的Peck地表沉降预测公式,并通过杭州地铁2号线庆春广场站至三坝村站进行现场观测沉降并与桩基影响下的Peck地表沉降公式所得数值进行对比,证明了本公式的正确性与适用性。     

路桥斜交接续引发桥台地基的附加应力解析计算

桥台地基附加应力的计算是台后路基荷载对桥台影响分析的重要一环。在路桥过渡段设计中,为了综合考量地形、流域以及整体线路规划等因素,路基中心线与桥台台背斜交接续的情况时有出现。为了弄清斜交接续时桥台地基竖向应力分布与斜交角大小之间的关系,首先对斜交路基荷载分布进行分解,然后分别推导了任意斜交角下考虑路基宽高比影响的地基附加竖向应力半解析计算式,并借助Mathematica分析软件对不同斜交角下桥台地基附加竖向应力分布规律进行了讨论,最后与数值模拟结果进行对比,验证了计算思路及结果的准确性。为了减弱斜交路基引起的桥台地基附加应力的不均匀程度,建议路桥接续应尽量减小斜交角,特别是软土高填方地区。     

液滴撞击凹凸槽道表面液膜的动态演变

为研究固体表面结构对液滴撞击液膜后演变行为的影响规律,采用CLSVOF方法模拟液滴撞击不同尺寸槽道上的表面液膜的流动过程,获得不同槽道高度和宽度时液滴撞击液膜后的演变行为,探索撞击速度、液膜黏度和表面张力对撞击后液膜铺展行为、水花飞溅高度和二次液滴形成的影响。结果表明,槽道结构对液滴撞击液膜后的动态行为具有显著影响,随着槽道高度的增加,冠状水花厚度越薄,越容易产生二次液滴;随着液膜黏度的增大,则抑制冠状水花形成与二次液滴的产生;液膜表面张力减小时,射流更加明显,二次液滴数更多,飞溅现象提前,冠状水花消失时间延后。     

一种融合RF-SVM的无人机遥感图像信息提取与分类技术

针对传统无人机遥感图像信息提取与分类算法准确率低、稳定性差、无法有效应对大规模复杂遥感图像数据集等问题,提出一种基于RF-SVM的遥感图像处理算法。RF-SVM算法将RF数据集分类性能较强的优势与经典SVM算法数据降维能力相融合,引入随机变量和示性函数扩大样本集的边界,提升对复杂大规模数据集的处理能力,有效控制泛化误差。在对无人机遥感图像的预处理过程中,借助Brovey变换完成对光谱和高分辨率遥感图像的像素级融合,引入核函数并根据获取到的遥感图像特征和后验概率值,实现对遥感图像内部标的物的准确分类。实验结果显示,在RF-SVM算法下,无人机遥感图像信息提取准确率分类平均准确率达到99.81%,且在RF-SVM算法下的样本点感受性曲线稳定性更好。