钢板贴合加固补强在工程中的应用

本文通过实例对钢板贴合加固法加固结构构件进行简要的说明,并与其他方法进行比较,凸现了该方法的优点。     

长沙地铁典型板岩地层土压平衡盾构掘进参数精细化控制

依托长沙地铁2号线典型板岩地段盾构工程,对盾构总推力和刀盘扭矩计算值与实测值进行对比分析,并对刀盘每转切深和土舱压力进行统计分析,提出典型板岩地层中土压平衡盾构掘进参数的控制值。最后结合地表沉降监测,对参数控制的效果进行评价。研究结果表明:采取理论方法计算板岩地层中盾构总推力和刀盘扭矩时,需对这2个参数进行修正。修正总推力计算值时,修正系数取1.4~1.7;修正刀盘扭矩计算值时,修正系数取0.4~0.5。同时刀盘每转切深应控制在30~40 mm之间;土舱压力应控制在0.09~0.13 MPa之间。基于地表沉降监测,上述盾构掘进参数控制值具有一定的合理性,且效果明显。盾构掘进区域内地表的沉降比较小,基本控制在1.5~4.0 mm。     

基于数据驱动的盾构竖向姿态预测深度学习模型

在盾构掘进过程中,竖向姿态控制难度较大,盾体常与设计轴线产生偏差。为解决既有盾构姿态预测模型无法准确提取数据特征和有效去除数据噪声的问题,充分挖掘盾构掘进实测数据时间序列信息,依托合肥地铁7号线耕耘路站—清潭路站区间盾构隧道工程,对收集的掘进数据进行预处理,包括去除停机状态数据及异常数据,提出用于盾构竖向姿态预测的CNN-LSTM组合模型,并将测试集上的模型预测结果与传统回归模型进行对比,最后对不同样本数量及固定网络参数时的模型性能进行研究。研究结果表明：CNN-LSTM组合模型对盾构竖向姿态的预测效果较好,在测试集上的预测平均绝对误差E_MA和均方根误差E_RMS较低,同时预测的决定系数R²较高,表明模型具有较小的预测误差和较高的预测精度;与ARIMA、LSTM和SVR模型相比,CNN-LSTM模型在测试集上预测的R²分别提高了1.04%、19.75%和79.63%,此外,模型的预测E_MA和E_RMS较低,并且训练耗时显著降低;不同训练集样本数量对CNN-LS...     

基于激光扫描技术的盾构渣土改良状态自动识别方法

为促进渣土改良状态评价方法向着规范化、自动化的方向发展,提出一种基于激光扫描技术的盾构渣土改良状态快速自动识别方法。针对不同含水率和泡沫注入比的粗粒土试样开展坍落度试验,采用激光扫描仪获得坍落体中心位置竖向截面轮廓点云数据,并通过计算机提取截面轮廓几何特征点,获得试样的坍落度和割线角,建立以坍落度和割线角的合适范围作为合适改良状态评价指标的自动识别方法。研究结果表明：采用坍落度和坍落体割线角可以准确识别改良粗粒土的改良状态;相对于传统坍落度试验,该方法的突出优点是可自动扫描并快速识别渣土的改良状态;室内坍落度试验结果验证了该方法对粗粒土试样改良状态识别的有效性,可为研究盾构水平传送带上渣土截面轮廓几何特征和渣土改良状态识别提供参考。     

明挖四线隧道异型结构施工力学特征

明挖隧道异型结构常见于地铁车辆地面出入场线与主线的合建段,施工工序繁杂,结构力学行为复杂。以国内某地铁工程为例,采用现场测试方法研究明挖异型结构施工力学特征。研究结果表明：在三箱与四箱异型结构施工过程中,所有部位基本处于压弯状态,在上覆土回填施工完成后结构处于最不利的受力状态,隧道顶板内侧混凝土因承受过大施工荷载而出现开裂、渗水现象;四箱异型结构在转角加腋位置内力剧增,隧道右线底板承受最大轴力,出场线底板承受最大弯矩;三箱与四箱异型结构不同测试断面的受力变化特征类似,但内力存在差异;对于三箱异型结构,右线顶板与出场线接合部位内力沿隧道纵向变化较大,而出入场线顶板及出场线与右线接合部位受力沿隧道纵向变化不大;对于四箱异型结构,结构底板与顶板受力沿隧道纵向变化较大,而结构交接处受力变化不大;在施工过程中,出现的临时荷载对结构受力带来的短期波动影响需引起重视。     

近距离斜穿车站富水圆砾地层盾构换刀技术及刀具磨损分析

开仓换刀作业是盾构隧道施工中不可避免的技术难题之一,现以南宁市轨道交通5号线新—广区间盾构隧道工程为背景,针对盾构机在富水圆砾、泥岩复合地层中长距离掘进后连续穿越3道地连墙的工程特点,总结刀盘优化布局方案,详细介绍适用于该地层条件下的素桩加固辅以降水作业的换刀方案,并对换刀前后盾构掘进过程中产生的刀具磨损进行测量、分析,揭示了盾构在复合地层中掘进以及直接切削地连墙造成的刀具磨损规律,提出了盾构切削桩基时的合理换刀距离,为后续施工及类似工程提供一定的指导和借鉴。     

基于BP神经网络的隧道下穿既有运营地铁线注浆施工参数预测——以广州地铁18号线隧道注浆工程为例

新建隧道下穿既有运营地铁线施工过程中极易对既有运营地铁线产生不利影响,而广泛采用的超前预注浆尚处于以经验性选取注浆施工参数的阶段,导致工程事故频发。为此,首先以开挖段地层物性参数、地层位移变化值作为输入层,注浆施工参数为输出层,构建了基于BP(back propagation)神经网络的注浆施工参数预测模型;其次,以MAPE(mean absolute percentage error)作为预测精度评价指标,采取试算法对BP神经模型参数(隐含层节点数目、学习率)进行了探讨;最后,将提出的BP神经网络用于指导工程实践。研究结果表明：当BP神经网络预测模型隐含层节点数为9、学习率为0.01、训练次数为20 000以及精度目标值为1×10^-4时,模型适用性评价显示预测值与监测值之间最大相对误差为19,平均相对误差均低于13,说明提出的BP神经网络预测模型可行;进一步的工程应用结果表明：采用预测的注浆施工参数进行注浆后掌子面稳定、开挖过程中未发生隧道塌方等事故,满足相关规范要求。研究成果也可在隧道下穿其他结构或建筑物灾害防控注浆工程中得到推广应用。     

北京地铁敞口式盾构掘进对砂层土体扰动规律研究

敞口式盾构在砂层掘进时会扰动周围土体,易引起地层坍塌.以北京地铁6号线2期敞口式盾构施工段为工程背景,阐述了国内首台挤压式敞口盾构机机体构造及开挖工序,通过地表沉降和地中水平位移监测,研究了盾构掘进对砂层的扰动特征.结合盾构掘进参数分析,探讨了减少土体扰动的控制措施.研究表明,盾构接近测孔区阶段,土体变形规律最复杂;通过和刚脱离测孔区阶段是土层变形控制的重要环节;盾构隧道轴线两侧1.5倍洞径范围内是土体扰动主要区域.所得结论可为砂土地层敞口式盾构施工地层位移控制提供可鉴参考.     

泡沫混合土中颗粒间黏结强度理论计算方法

盾构掘进往往需要注入泡沫来提高砂土颗粒间黏结力、改善砂性渣土塑流性.为了了解这种泡沫混合土的细观力学特征,对泡沫混合土中颗粒间黏结强度这一关键参数的理论计算方法进行研究.基于能量守恒原理,首先推导泡沫?泡沫与砂土?泡沫颗粒间的抗拉强度计算解析式,揭示颗粒间抗拉强度与泡沫颗粒粒径、表面张力的关系.然后,通过试验测定颗粒间...     

高铁隧道水压致灾型轨道隆起模型试验与处置对策

暴雨导致的高铁隧道轨隆病害(称"轨隆")时有发生,严重影响线路行车秩序,为此,系统归纳近年来轨隆案例,统计分析其病害特征及地质与降雨因素,依托典型案例,采用3D打印技术构建其精细化高铁隧道模型及排水设施,开展轨隆病害可视化模拟试验,探讨隧道排水量、结构外水压力和结构位移的规律;基于轨隆病害特点,提出病害整治流程及不同处...