浅谈赣抚大堤樟防1标射水造墙的接缝技术和处理措施

介绍射水造墙的接缝原理，并把自己在施工过程中为确保接缝质量达到设计要求而总结出一些经验和处理措施提出为一起探讨。     

计算溢流坝下游收缩断面水深的方法

溢流坝下游收缩断面水深 hc 的计算对水工消能设计十分重要． 目前常用的方法有试算法、图解法和迭代法，这些方法计算精度不高，人工计算量大或要求较高的计算数学的理论知识等，不便于在生产实际中推广应用． 为此，把 hc 的计算问题归结为非线性优化问题，用作者研制的加速遗传算法 （AGA） 来处理． 应用 AGA 方法的实例计算结果说明 AGA 比常用方法简便 计算精度高且具有通用性．     

便携式工业X射线探伤机曝光曲线制做

本文详细介绍便携式工业X射线探伤机曝光曲线的制做方法，使用试块精度高、设计新颖，为射线探伤机的使用提供了精确、方便的理论依据。     

基于未确知测度-集对分析模型的城市人居水环境评价

以水环境压力、水环境质量、水环境保护及建设能力3项指标作为准则层,共选取了人口密度等20个指标作为人居水环境评价指标体系。在此基础上,建立未确知测度-集对分析模型对长江下游5省2006—2015年人居水环境健康状况进行了时空变化评价,并进行了集对势分析和敏感指标识别。结果表明：长江下游5省人居水环境健康评价等级由好到差依次是江西省、浙江省、安徽省、上海市、江苏省;江西省和浙江省整体水环境健康状况能达到Ⅲ级（亚健康）,江西省欠缺的是水环境保护能力,而浙江省则需要控制人口增长对水资源带来的压力;安徽省水环境健康状况为Ⅳ级（不健康）,主要是水环境质量较差;上海市和江苏省劣于Ⅳ级,3个准则层都需要进行改善提高。     

CFRP加固钢筋混凝土梁滞后应变计算方法

为了系统研究从零负载状态到满负载状态各个阶段CFRP片材加固梁滞后应变的计算方法,在充分考虑加固梁不同负载状态及受压区混凝土非线性本构关系的基础上,分别建立了不同负载贴片加固梁考虑混凝土抗拉作用时的滞后应变计算公式及不考虑混凝土抗拉作用时的简化计算公式.试验数据和对比分析结果表明:"考虑混凝土抗拉作用"公式的计算结果与试验数据吻合良好,计算误差<8%,明显优于现有文献的计算方法;"不考虑受拉区混凝土抗拉作用"公式的计算结果在混凝土开裂前和试验值相差较大,但对已裂加固梁的计算误差与"考虑混凝土抗拉作用"公式的计算误差接近.为简化计算,对未裂和已裂混凝土梁贴片加固时的滞后应变可分别采用"换算截面"公式和"不考虑混凝土抗拉作用"公式进行计算,两种简化方法的误差均不会超过10%.     

盐渍化软弱土地基处治措施对比分析

为了综合提高西北地区盐渍化软弱土地段公路地基处理的工程质量,以嘉—安一级公路盐渍化软弱土地段的地基处治项目为工程依托,通过MARC有限元数值计算分析、现场实际监测数据结果以及地基处治措施的社会经济效果评价,研究了适用于西北盐渍化软弱土地基处治的合理措施.结果表明,在处理该特殊土地基时,水泥粉喷桩、强夯置换、振动沉管挤密砂石桩都符合规范要求;从处治效果上来看,后两者的效果要优于水泥粉喷桩,振动沉管挤密砂石桩的效果最好;从社会经济效益评价结果来看,强夯置换在处理盐渍化软弱土地基时的费用最低,最省时,经济效果明显.     

短肢剪力墙结构扭转效应有限元分析

利用ANSYS有限元分析软件,建立三层短肢剪力墙空间结构有限元模型,通过改变控制参数和受力条件,研究轴压比、荷载偏心距和节点区箍筋配筋率对短肢剪力墙结构抗扭承载能力的影响,并将计算结果与一个结构模型试验结果进行对比。计算结果表明:当轴压比小于等于0.5时,短肢剪力墙结构抗扭承载能力随轴压比增加而增大,当轴压比超过0.5以后,结构抗扭承载能力随轴压比增加而降低;荷载偏心距增大,扭转效应加强,结构承载能力降低,扭矩增加加速了连梁端部受拉破坏,外边缘结构的连梁端部受到弯剪扭复合作用,是结构抗震的薄弱位置,建议加强配筋;适当增加节点区水平箍筋配筋率能有效提高结构抗扭承载能力。     

单调荷载下开洞短肢剪力墙力学性能的有限元分析

为了研究开洞口对L形截面短肢剪力墙力学性能的影响,在短肢剪力墙的截面尺寸和配筋率保持不变的情况下,运用ANSYS有限元软件,对不同开洞率的短肢剪力墙的力学性能进行研究,分析短肢剪力墙的承载力和屈服位移。模拟结果表明,短肢剪力墙的承载能力随着短肢剪力墙开洞率的增加而降低,短肢剪力墙腹板底部以及开洞处是试件最薄弱的部位,开洞会降低短肢剪力墙的单调荷载下的力学性能,短肢剪力墙开洞直径不宜过大。     

基于相空间重构和随机配置网络的电力负荷短期预测

针对配电网负荷随时间空间变化的非线性特征导致短期负荷预测精度低和模型训练时间成本高的问题,设计了一种基于相空间重构(phase space reconstruction, PSR)和随机配置网络(stochastic configuration networks, SCN)的电力负荷短期预测模型。首先将配电网数据中与负荷相关的气象数据通过主元分析法(principal component analysis, PCA)进行数据降维,并与负荷序列组合成多变量的时间序列,运用混沌时间序列理论,通过互信息法和虚假近邻法求取参数并重构相空间,最后使用随机配置网络预测电力负荷。采用欧洲电网公开数据集的历史负荷和气象数据验证所提方法,结果表明,与网格搜索法优化的支持向量机(support vector machines, SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural networks, BP)、长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)和整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average, ARIMA)相比,所设计方法具有智能化水平高、运算高效的特点,有一定的实用价值。