风荷载对高耸电塔拆除爆破影响研究及实践

为安全拆除爆破某百米高混凝土电塔,在电塔倒塌方向偏转角理论推导分析的基础上,研究了风荷载对电塔倒塌方向的影响规律,并组织了拆除爆破施工.研究表明,当预设倒塌方向与风向一致时,对塔体倒塌方向影响最大;随着基本风速的增加,塔体倒塌偏转角逐渐增大,当基本风速在12 m/s以内时,倒塌偏转角可控制在3.2°以内;当基本风速为7.5～8.5 m/s时,应考虑横风向共振效应的影响.通过精心的设计、施工,实际电塔倒塌偏转角度控制在理论分析范围内.该成功案例对类似高耸建筑物爆破拆除具有一定借鉴作用.     

基于有限元的低成本塔桅设计及承载能力分析

为研究铁塔公司发布的最新《低成本铁塔标准图集V1.0》的共享改造能力,文章选取了单斜撑三管塔0.65 kN/m2基本风压下的系列塔图,从各塔段的主管应力比和塔顶位移角两个角度,考虑新增天线设备、馈线、爬梯荷载,以及天线设备之间的相互遮挡,利用有限元软件SAP2000对每种塔型进行了常规设计分析和改造增载后的研究分析.由分析结果可知,每种塔型均有可共享改造能力,且随着塔身高度的增加,共享改造的能力逐渐降低.     

自重湿陷性黄土地基预钻孔浸水处理的可靠度设计方法

为解决传统预浸水法存在的浸水时间长、浸水处理范围难以确定等不足,基于土体中水分运移规律,依据可靠度理论、极限状态设计方法及复合 Poisson 过程原理,提出一种消除黄土湿陷性的处理浸水方法——预钻孔浸水法。给出了利用预钻孔浸水法对自重湿陷性黄土地基进行浸水时,水平向及竖直向浸水影响范围的确定模型;在此基础上结合达西定律给出了浸水孔设计参数如孔深、孔间距及浸水孔个数的确定方法。结合铜川某工程,设计进行了现场预钻孔浸水试验,对该方法的合理性进行了验证,并通过现场钻探、现场勘探、室内湿陷性试验等方法对该方法的处理效果进行了评价。该浸水方法具有浸水时间短、浸水影响范围可根据浸水孔布设进行控制等优点,且浸水处理效果良好,完全符合施工要求。     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

高强中空夹层钢管混凝土柱的耐火性能试验研究

针对应用高强钢与超高强混凝土的中空夹层钢管混凝土柱，开展了轴心受压柱的标准耐火试验，得到了不同截面形状、边界条件、涂料厚度、荷载比条件下该柱的耐火极限，提出了表征柱耐火性能的延性指标，探讨了高强柱与普通柱耐火性能的差异。试验结果表明:高强中空夹层钢管混凝土柱的受火时间-位移响应与普通柱相似，受火前期膨胀而后期压缩变形进一步增大达到耐火极限。参数分析表明:相同条件下，应用高强钢的中空夹层柱其耐火极限低于应用普通钢的中空夹层柱，而应用超高强混凝土的中空夹层柱其耐火极限则高于应用普通或高强混凝土的中空夹层柱。此外，该文分别基于欧洲规范4中轴心受压柱和压弯构件的常温承载力计算模型，运用材料高温力学参数，计算了该柱高温屈曲承载力与耐火极限，计算结果与试验结果吻合较好。     

公路交通荷载作用下场地微振动响应分析

随着高科技电子产业的快速发展，公路交通荷载对电子厂房精密设备的微振动影响引起人们的广泛关注。为研究交通荷载以不同行驶状态在道路行驶对场地振动响应的影响，对上海某一工业园区进行满载卡车以不同行驶状态通过时引起的场地振动响应测试与分析。研究发现：改变卡车编队方式引起的场地振动响应自大到小依次为串行、并行、单车行驶；卡车行驶速度越快，引起的场地振动响应越大，衰减速度越快；改变卡车行驶方式，匀速行驶引起的场地振动响应大于制动行驶。     

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。     

循环荷载下染色标定砂土内部侵蚀试验研究

内部侵蚀是造成堤防、大坝、路基等诸多结构失稳的主要原因之一。现有对土体内部侵蚀特性的研究大多基于静态加载,且无法定量描述细颗粒迁移的相关规律。为此,采用自主研发的土体渗透试验装置,对2组不同级配的染色标定砂土开展循环荷载作用下的内部侵蚀试验,探究循环荷载下砂土内部侵蚀过程中的水力响应机制,并定量描述流失颗粒的粒径组成及成分来源。试验结果表明:循环荷载–水头作用下,在现有土体稳定性判别方法中表现为稳定土体的试样A仍发生了一定质量的颗粒流失,之后又会达到新的平衡状态;而表现为不稳定土体的试样B则会发生持续且显著的颗粒流失,渗透系数显著增加。随着外部水头的提升,流失颗粒平均粒径逐渐增大、且流失颗粒所来源于土层逐渐加深。循环荷载–水头作用下,砂土试样间产生上下波动的孔隙水压力,在各层位间形成振荡的水力梯度,从而影响土体内部稳定性。研究结果加深了对内部侵蚀特性的认识,为完善相关病害的发展机制研究提供理论与试验支撑。