砂土隧道开挖引起的地表及深层土体变形研究

城市地铁线路网络渐趋密集,经常出现隧道近接既有建、构筑物施工的情况,变形控制要求严格,故精细预测隧道施工引起的地表及深层土体变形尤为必要.相较于黏土地层,砂土地层中隧道开挖引起的地表及深层土体变形十分复杂,具体表现为:隧道开挖过程中,地表以下土体的体积将随隧道土体损失率V_t的改变而发生改变,之前所提出的土体变形模式均不能很好地解释砂土中隧道开挖引起的土体体积变化行为.以之前的砂土隧道模型试验为研究对象,建立数值模型,对试验过程中地表以下土体的体积响应进行分析.研究发现,隧道开挖时,隧道周围土体的体积响应与应力路径密切相关,不同应力路径下的土体体积响应有所不同.数值结果表明,根据不同位置处应力路径特点,地表以下土体可被分成4个特征区域,地表及地表以下不同深度位置处获得的土体损失率(V_s和V_(sub))与隧道土体损失率V_t之间的差异均可通过4个特征区域的土体体积变化来解释.     

地域文化对动画视听语言的影响

视听语言是当代信息传播媒体技术发展的产物。在动画影视作品中,视听语言同样具有非常重要的作用。本文从地域文化的概念、特点等方面入手,分析了不同的地域文化对动画视听语言的影响,从而寻找出地域文化对影视动画理解程度的影响作用。     

用于动态心电波形聚类评价的Hausdorff策略

研究了动态心电信号的波形形态特点,提出了聚类质量有效性评价的Hausdorff策略,该策略通过类内相似度描述的相关数据的自然结构来计算并评价聚类结果的质量.通过采用MIT-BIH提供的标准心律失常数据库进行实验,实验结果和分析表明Hausdorff策略的评价结果与实际的数据分类状况呈线性相关,适用于动态心电波形聚类结果的有效性评价.     

用于心电波形度量及适于K近邻方法的核函数的选择

本文将机器学习中K近邻（KNN）方法应用于动态心电图波形分类模型的建立．但KNN算法属于线性分类．因此引入了核函数的概念，将波形数据间的线性差异转化为非线性．本文主要对常见的核函数中的高斯核函数，四次样条核函数及改进的复合四次样条核函数进行了比较，实验结果显示，3种方法在一定程度上都提高了分类准确度．     

社会信息与侦查应用

介绍杭州市公安局的各级侦查部门按照"实用、实战、实效"的原则,开展了社会信息收集机制的建设和社会信息应用的探索,并取得应用实效.通过对社会信息收集薄弱环节的分析,提出了进一步加强社会信息的采集与侦查应用的建议.     

基础埋深对碎石桩复合地基桩体破坏模式的影响

针对碎石桩复合地基中桩体性能,通过有限差分数值模拟与模型试验对比分析,验证了数值模型的可靠性,进而通过变化饱和黏土中碎石桩复合地基的埋置深度,分析了复合基础下单桩与群桩的承载特性和破坏模式。研究结果表明:增加复合地基的基础埋深,单桩复合地基的基础外土体围压增强,桩体侧向约束增加,桩体的最大径向位移减小,桩体破坏位置沿桩体向下移动;群桩复合地基桩体的破坏模式主要由桩体所在位置决定,中心桩破坏位置位于桩体较深处,边桩的破坏位置发生在桩顶附近,基础埋深对边桩的侧向约束作用较明显;摩擦型群桩复合地基破坏模式随埋置深度发生转变,并导致桩体破坏模式由最初沿水平方向鼓胀(剪切)破坏转变成为向下的刺入破坏。     

高校“严出”方针难以实施的原因及其对策

“宽进严出”是世界各国办高等教育的普遍思路 ,但我国高等教育在实施“严出”方针时 ,却存在一定困难。本文主要分析了其原因并提出了改进措施。     

天津承压含水层粉土渗透特性试验研究

天津市地下工程施工主要集中在粉土层处,这类土层极易随地下水的流失而流失,在该类地区的地下结构在施工及运营期间也易出现渗漏现象.其中土体的工程性质与渗透特性是这种渗流侵蚀灾害的重要影响因素.因此很有必要对天津粉土的工程性质,尤其是渗透特性进行标定.为确定天津地下承压含水层中粉土的渗透特性,首先开展室内试验研究,适当地加工改造《土工试验方法标准》中规定的标准试验仪器,通过比重试验、颗粒分析试验、液塑限试验对天津粉土进行比重、级配、液塑限等基本参数进行标定,详细汇总整理各个试验数据,应用相关公式及数据处理方法对大量试验数据展开分析得出试验结果;然后通过常水头渗透试验与变水头渗透试验相结合的方式对粉土渗透系数的变化特征进行分析.研究结果表明:天津粉土的渗透系数随孔隙率的增大呈现增大的趋势,随时间的增长而减小且最终趋于稳定.从天津粉土的土体特性出发,将既无法传递净水压,也不能产生渗流的由结合水占领的无效孔隙排除,剩下的孔隙比定义为有效孔隙比.利用有效孔隙比的概念对经典的太沙基渗流理论进行修正,提出了适用于天津粉土的渗透系数估算公式.该公式能很好地计算天津粉土的渗透系数,可为天津市承压含水层中地下...     

临近基坑开挖引起的隧道变形预测分析

随着城市地下空间开发利用的快速发展,基坑开挖对邻近隧道的影响成为工程中不可忽视的问题。文中分析了基于反向传播神经网络法(BPNN)预测临近基坑开挖引起的隧道变形。首先,基于土体的小应变特性,采用有限元软件(Plaxis 3D)数值模拟计算得到关于隧道变形的完整数据库,基于此数据库训练检测BPNN模型的准确性,并利用此BPNN模型定量分析各输入变量(隧道与支护结构相对水平距离、隧道相对埋深、支护结构的最大位移)对隧道变形的影响。最后,将BPNN预测结果与17个工程案例实测结果进行对比分析,可以看出两者具有很好的一致性,说明BPNN模型能够准确预测基坑开挖引起的隧道变形,为实际工程提供一种简便的预测方法。