钻进参数用于香港复杂风化花岗岩地层的界面识别

在采用仪器钻进系统对复杂风化花岗岩地层界面进行成功识别的基础上,在复杂风化花岗岩场址的勘探中进行进一步应用和检验。在该风化花岗岩地层中,强风化与中等风化花岗岩交错,地层特征相当复杂。试验采用R–20液压回转式钻机,并安装数字式钻孔过程监测系统,在钻孔过程中对穿孔参数进行自动采集。对穿孔参数的定性和定量分析表明,在此地层中,有效轴压力、钻具转速、冲洗压力、钻头位移及穿孔速率等监测参数在界面处亦具有明显的涨落,说明这些参数与界面处岩石强度的变化具有很好的响应特征,能可靠地揭示复杂地层的变化。同时,采用变斜率法对地层中的主、次界面进行识别。t检验表明,仪器钻进系统对岩土界面识别的置信度为99%。     

风化花岗岩地层旋转钻进中的能量分析

旋转钻进是岩土工程钻探的主要钻进方式,从能量守恒原理出发,对旋转钻进的能量进行分析。同时,在R-20液压式回转钻机上安装数字式钻孔过程监测（DPM）系统,在风化花岗岩地基工程中进行试验,并在监测数据的基础上对钻进能量进行分析计算。研究结果表明,钻进过程中用于破碎岩石的能量主要来自钻进系统的动能,钻进系统用于破碎岩石的能量分配与地层强度特性有关。在风化程度较低或新鲜岩层中钻进时,破碎岩石98%以上的能量来自系统的动能,而轴压力推动钻头位移所给出的能量不到2%;在土层或全风化岩层中,轴压力所做的功达到22%以上,且明显随风化程度的增高而增大,说明钻进系统动能与轴力功可用以表征地层的可钻性,这为实时钻进能量用于地层的识别提供理论依据。     

Vehicle axle load identification on bridge deck with irregular road surface profile

The vehicular axle load on top of a bridge deck is estimated in this paper including the effect of the road surface roughness which is modeled as a Gaussian random process represented by the Karhunen-Loève expansion. The bridge is modeled as a simply supported planar Euler-Bernoulli beam and the vehicle is modeled by a four degrees-of-freedom mass-spring system. A stochastic force identification algorithm is proposed in which the statistics of the moving interaction forces can be accurately identified from a set of samples of the random responses of the bridge deck. Numerical simulations are conducted in which the Gaussian assumption for the road surface roughness, the response statistics calculation and the stochastic force identification technique for the proposed bridge-vehicle interaction model are verified. Both the effect of the number of samples used and the effect of different road surface profiles on the accuracy of the proposed stochastic force identification algorithm are investigated. Results show that the Gaussian assumption for the road surface roughness is correct and the proposed algorithm is accurate and effective.     

基于信赖域算法的板梁桥横向连接刚度的参数识别

文结合有限元模型修正技术，通过ANSYS有限元程序进行桥梁结构的有限元建模，引入信赖域算法调整参数，实现了对空心板桥铰缝横向连接刚度的参数识别，数值算例表明该方法能正确、有效地进行桥梁结构的有限元模型的参数识别，并有一定的抗噪声能力。     

浅谈固态图像传感器的应用前景

基于固态图像传感器的基本工作原理的分析,着重探讨了工程中广泛应用的线型固态传感器的结构及主要工作特性,概括了固态图像传感器的诸多优点.列举了它被广泛应用于工业测量、控制,尤其是在图像识别与控制等领域的工程实例.预见其将广泛渗透于我国的工农业生产的各个部门,为我国的精细加工、机器人技术以及工业自动化领域的发展起重大作用,同时,计算机软硬件技术的日新月异,也会给固态图像传感器的应用带来广阔前景.     

基于遗传神经网络的坝基岩体渗透系数识别

基于坝基岩体渗流场正演分析的数学模型，通过观测渗流区域地下水运动的动态信息反演坝基岩体的渗透系数。将遗传算法和神经网络相结合，所建立的遗传神经网络具有较快的训练速度和较强的泛化能力。数值算例表明，遗传神经网络在求解坝基岩体渗透系数反演问题中具有较高的计算效率和识别精度。     

钢筋混凝土结构锈裂损伤定位与识别

应用振动测试的模态分析方法 ,对钢筋混凝土结构锈裂损伤定位与识别进行了探讨。通过现场试验实测结构的模态频率 ,根据未锈裂结构的模态频率识别出结构的实际支承条件 ,建立现场试验结构的有限元模型。验证结构锈裂损伤定位方法的有效性。计算结构锈裂损伤程度识别图 ,用于结构锈裂损伤程度识别。     

机场道面的地基反应模量及承载力分析

基于Winkler弹性地基板理论,提出机场道面在静力荷载作用下的挠度计算和运动荷载作用下的响应分析,并将各自计算的理论挠度曲线与实测的挠度曲线应用最小二乘准则进行曲线拟合,从而识别出机场道面的地基反应模量K,继而进一步分析机场道面的承载力。通过某一机场的实测数据进行计算,表明本文所得结果具有较好的精度。     

浅谈公路项目的风险管理

就如何对公路工程项目的风险进行管理与控制进行了探讨,介绍了公路工程项目风险管理的程序,提出了风险控制、风险保留和风险转移三种项目风险管理的基本对策,从而进行完善的风险管理,提高公路的经济性。     

基于改进GA-SVR算法的隧道工程三维弹塑性模型参数的智能辨识

将支持向量回归（SVR）算法引入岩土工程数值计算模型参数的辨识中可以充分发挥SVR算法的小样本、泛化性好和全局最优化的优点。但现阶段标准的SVR算法只能解决一维输出变量的回归问题，这就使其在反分析领域的应用受到限制。引入一种改进的SVR算法，这种算法通过将多维输出变量回归转化为多层标准一维输出变量回归来解决这个问题，并与十进制编码的遗传算法相结合，形成改进的GA-SVR算法，用遗传算法搜索最优的SVR模型参数以建立最优的待辨识参数与位移之间的非线性映射关系，然后用遗传算法进行待辨识参数的最优辨识。为对比这种改进GA-SVR算法的效果，将遗传算法与BP神经网络相结合，形成GA-BP算法且编制相应的计算程序。将这两种算法运用于同样的隧道工程三维弹塑性模型参数的智能辨识，数值算例表明改进的GA-SVR算法较GA-BP算法可以取得更高的辨识精度和更好的计算效率，可运用于类似岩土工程计算参数的辨识。