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81.
82.
预制桩 沉桩施工阶段形成的桩身残余应力对桩的工作性状有重要影响。原位观测了两根 H 型钢桩静力压入粗粒土地基过程中的桩身应力,测得了很大的桩身与桩端施工残余应力。施工残余摩阻力之中性点深度随贯入桩长增加而下移,但两者之比值趋于定值。桩端残余应力除了与弹性系数有关,还受到压桩力与贯入速率的影响。随着压桩荷载循环次数的增长,残余负摩阻力不断累积,但某一固定土层深度的单位残余负摩阻力却呈现下降趋势,这与沉桩侧摩阻力的疲劳退化机理是一致的。施工残余应力的存在改变了桩周土与桩端土的初始应力状态,使得桩–土体系在工作条件下会沿着与预期不一致的应力路径受荷至破坏。这对传统的静载荷试验和 Osterberg 试桩的成果分析方法提出了挑战。若考虑施工残余应力,对桩的抗拔承载性状有利,并使得开口管桩土塞效应问题变得更复杂。桩身残余应力的分布可基于残余摩阻力的折线型分布假定,利用桩端残余应力来预测。 相似文献
83.
阐述了用特定的染料、助剂对真丝织物进行染色—化学处理—染色加工,从而把从属于自然的朦胧美表达于织物上的新型染色方法,并讨论了底色染料的勾染性、染浴pH值、染液温度、染色时间对底纹染色的影响和起花剂、起花温度、助花剂、保花剂、染料结构对起花的影响。 相似文献
84.
廓形误差是凸轮最重要的精度指标,由于磨削过程复杂,廓形误差通常通过离线抽检获得,难以实现在线补偿控制。提出了一种基于BP神经网络与镜面补偿凸轮磨削力-伺服滞后信息融合廓形误差预测、补偿方法。通过对凸轮磨削过程中影响廓形误差的主要因素分析,将X轴跟随误差、C轴跟随误差、磨削力三项传感器信息作为输入特征,凸轮廓形误差作为输出特征,利用BP神经网络的逼近性能和全局最优特性,建立了凸轮廓形误差预测模型,并提出了凸轮廓形误差镜面补偿方法。进行了预测模型训练与补偿验证,结果表明,该方法能够有效预测凸轮廓形误差,并提高凸轮加工廓形精度。 相似文献