基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

真空开关触头结构形式对磁感应强度和电磁力的影响

笔者采用仿真计算的方法,对不同结构形式的横磁触头磁感应强度和电磁力进行了分析,得出了触头结构形式对磁感应强度和电磁力的影响规律。16匝横磁触头结构的最大磁感应强度值(49.21 m T)最小,4匝横磁触头结构的最大磁感应强度值(63.86 m T)居中,螺旋槽横磁触头结构的最大磁感应强度值(74.54 m T)最大。16匝横磁触头结构电弧模型的电磁力(0.042 1 N)最小,4匝横磁触头结构电弧模型的电磁力(0.063 6 N)居中,螺旋槽横磁触头结构电弧模型的电磁力(0.117 6 N)最大。     

海滨区冲填土层特大型储罐基础工程选型研究

江苏LNG储罐,位于盐城黄海海滨。废黄河及古淮河冲填土地质构造,沉积层厚达230 m以上,属中等软土。土质主要为回填土、粉土、粉质粘土、粉砂。特大型储罐荷载大,冲填土层如何满足抗压、抗拔、抗水平位移的技术规范要求,极具挑战性。桩基施工过程中,相互干扰,有孔壁坍塌、缩颈、泥皮、沉渣难清等可能。尤其考虑到对水平位移的敏感,设计上不宜选用高架承台结构,而应该从多种桩基类型方案里挑选优化。文章对于软土地基条件下,大型储罐基础工程的设计选型,进行了总结分析。对软土地基条件下大体积储存设施的设计和施工,具有针对性的借鉴作用。     

技术动态

横向各向同性层状介质的广义Dix公式标准Dix公式用法向入射的走时、均方根速度或NMO速度由PP反射波来估算均匀各向同性水平地层的厚度和层速度。对于VTI介质,qPqP波和qPqSV波的走时由4个参数和层厚度决定。如果vp/vs 很大(等效于S波速度为零),那么qPqP波的走时可以仅由3个参数和层厚度确定。1983年Blyas根据走时的Taylor展开式用反射qPqP波和qPqSV波求出了VTI介质的层参数。Ursin和Stovas在2005 年第6期Geophysics上发表文章指出可以由反射qPqP波求出3个走时参数,由qPqSV波求出2个走时参数,这样可以得到5个走时参数和5个未知的层参数。他们采用的方法是用Thomsen参数来表示反射