土工合成纤维土技术的研究进展

基于对国内外纤维土研究成果的分析,从静力试验研究和动力试验研究两个方面对纤维土的研究现状进行了概括,并总结了试验得出的纤维土的力学性质和作用机理,最后提出了现有的试验缺陷和今后的发展方向。     

纤维土的力学特性试验研究

通过室内固结试验和三轴试验,探讨了纤维长度及纤维土配合比对纤维土压缩性和抗剪强度的影响.结果表明:合理的纤维掺入会减小土体的压缩性;与素土相比,纤维土的抗剪强度有所提高,纤维的掺入对土体的内摩擦角和黏聚力均有影响,且随纤维长度和配合比的增加,土体黏聚力的增长更为显著.     

上承式钢管内混凝土真空泵送压注顶升施工技术研究

南盘江特大桥是1座主跨为416 m的上承式钢管拱劲性骨架混凝土桥,针对该桥钢管内C80微膨胀混凝土的施工,对真空泵送压注顶升法进行了分析,介绍了混凝土的配合比设计和输送泵及泵管的选择,并对压注施工工艺及安全、质量控制做了详细的论述。     

大型液压启闭机油缸摇摆架计算分析

为了对大型液压启闭机油缸摇摆架进行计算分析,考虑摇摆架空间效应、油缸铰轴与摇摆架轴孔壁曲面分布传载、摇摆架铰轴与固定支座圆孔曲面滑动接触,分别研究了这3个因素对摇摆架应力与变形的影响。计算结果表明,这3个因素对摇摆架的应力和变形有一定影响,现行《水电水利工程启闭机设计规范》中的简化计算存在不足。结合固体力学基础理论定量给出了油缸铰轴孔的压力分布规律及油缸摇摆架整体计算方法,结合工程实际给出了具体算例,为后续设计提供借鉴和参考。     

基于BP和GA-BP神经网络的混凝土抗压强度预测研究

由于影响混凝土抗压强度的因素众多，且抗压强度与各影响因素之间的关系是一种复杂的非线性问题，采用了机器学习的方法较好地对混凝土抗压强度做出预测，研究采用BP和GA-BP两种神经网络分别对混凝土28 d抗压强度进行预测并进行分析，其中输入层的参数为水泥、炉渣、粉煤灰、水、减水剂、粗骨料和细骨料的用量。结果表明：与BP神经网络式相比，GA-BP神经网络预测值与实测值更为吻合，平均误差率减少了43%，有更好的预测能力。同时研究采用灰色关联算法对输入层进行敏感性分析，表明粗骨料用量的改变对28 d混凝土抗压强度的影响最大，并且在输入层删除敏感性较低的参数后，神经网络的预测效果有进一步提高。研究还通过GA-BP神经网络寻最优值对当混凝土强度达到最大值时，输入层各影响因素的数值进行了预测，为混凝土的抗压强度预测和配合比设计提供了分析方法且该神经网络对试验有较好的导向作用。