软土地基桩侧表面负摩阻力解析模型

考虑了桩土的相互作用,利用太沙基固结理论建立了桩侧表面负摩阻力非线性解析模型,在此基础上分析了软土地区桩倒表面负摩阻力的影响因素．结果表明,桩体特性、土体特性、桩土界面强度、堆载及土体结构性等对桩基负摩阻力均有不同程度的影响．为类似地层条件下桩基础承载力的设计提供有益参考．     

展品防盗装置

博物馆里保管、陈列、展览的物品,大都具有重要的价值。然而,我看新闻得知,世界各地的一些博物馆偶有展品被盗的事情发生。我开动脑筋,首先想到设计一种报警装置,然而经过了解,发现：目前已发明的报警装置种类多、技术较成熟,改进的空间有限。在老师的指导下,经过反复论证和试验,我设计了一种展品防盗装置。展品防盗装置包括两部分,触发开关和展品保护系统。我知道有一种感应水龙头,手放在水龙头下时,水龙头红外线发射管发出的红外线由于手的遮挡反射到红外线接收管,水龙头就会出水;手离开水龙头后,水龙头红外线接收管接收不到红外线,水龙头就不再出水。     

多媒体辅助化学课堂教学的优势和运用

随着多媒体技术逐渐引入课堂,传统的教学思想和教学观念必然随之改变.多媒体技术与化学学科特点充分结合、巧妙运用,可优化课堂结构,优化教学信息的传递途径,能够有效地增加教学的密度和扩大信息量,大大提高教学效率.但是多媒体技术作为一种新生事物应该将它真正作为一种辅助手段来加强化学课堂的效率,不能为了多媒体而去使用多媒体.本文阐述多媒体技术在辅助化学课堂教学中的优势和运用.     

网络课件的设计与制作

以网络为基础的教学成为现代教育教学的一种重要形式,网络课件已经成为不可或缺的教学媒介,本文阐述了网络课件的设计与制作过程。     

香烟外包装的改变促使中国青少年公共场所禁烟

近几年,在我国3.5亿烟民中,青少年所占比例迅速上升,我国吸烟人群的死亡率还在不断增加且每年超过100万的人数。自《烟草控制框架公约》在我国生效以来,中国的香烟市场并未得到有效的控制,相反吸烟人数逐年上升。而在广大烟民中,青少年具有决定性意义,很多老烟民都是从青年时期开始吸烟,所以该研究者将从青少年入手调查研究香烟外包装上的警示图片对公共场所禁烟的影响。并认为,作为一名当代的在校大学生,有责任与义务,向社会揭开这一份隐患。     

城市轨道交通地下结构性能演化与感控基础理论综述

针对地下结构性能演化机制难清、健康状态难知以及地下结构损坏极其难修等工程科学难题,研究人员通过国家"973计划"项目"城市轨道交通地下结构性能演化与感控基础理论"系统研究动态服役环境中地下结构材料全寿命期性能演化机制、地下结构性能与环境耦合作用机制、超长线状地下结构状态智慧感知理论与方法、动态时空环境效应下的地下结构健...     

重力式挡土墙鲁棒性设计

在现有结构可靠度设计理论的基础上提出了基于多目标优化方法和基于结构失效概率置信水平的2种岩土工程鲁棒性设计方法,考虑了岩土力学参数统计特征不确定性对结构失效概率的影响.结合某重力式挡土墙倾覆与滑移2种失效模式,分别运用可靠度设计方法与鲁棒性设计方法进行了挡土墙基本几何尺寸的设计.最后通过对2种设计方法的对比分析验证了岩土工程鲁棒性设计的合理性与重要性.     

偏压错台小净距隧道力学性态相似模型试验

试验研究了浅埋、偏压、错台条件下的小净距隧道力学性态相似模型,模拟不同的施工顺序(先开挖左洞和先开挖右洞)对隧道围岩及中间岩柱应力和沉降的影响.试验结果表明,在浅埋、偏压尤其是错台条件下,左洞和右洞开挖对中间岩柱的应力和位移均产生较大的影响;右洞先开挖引起整个上覆岩体的地表和深层沉降量比左洞大3%～48%,引起的两线隧道围岩中的应力释放量比左洞大3%～46%.左洞先开挖对隧道安全有利,应先开挖左洞.因此,针对平行的偏压小净距隧道应先开挖浅埋侧隧道的经验方法,对于错台不完全适用.数值分析和现场监测数据有力地验证了模型试验结果的合理性.     

金川高应力碎裂岩体巷道变形与支护技术研究

分析了金川高应力碎裂岩体巷道围岩变形量大和流变变形显著这两个特点及其原因 ,给出了一次支护采用强力锚喷网、采用主动支护方法和提高第二次支护强度 3条支护对策 ,指出锚注支护是适合于金川高应力碎裂岩体特点的合理支护形式 ,并在金川二矿区 1 1 98水平修复巷道中成功试验了锚注支护 图 5 ,参 6     

基于深度学习的地铁隧道衬砌病害检测模型优化

地铁盾构隧道衬砌病害检测面临的最主要问题是如何获取高质量的病害图片以及如何快速、准确实现病害检测.基于CCD线阵相机设计制造了地铁隧道病害检测车,并针对上海运营地铁1、2、4、7、8、10、12等线路采集了大量的衬砌图像,通过手工标注建立高质量隧道病害样本库.基于卷积神经网络Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network),构建了病害自动检测深度学习框架.考虑到裂缝及渗漏水病害的特殊性,采用数据统计分析及K-means聚类算法分析其几何特征,结合病害特征优化VGG-16网络模型中的anchor box相关参数.结果表明,修正后的模型病害检测准确度有明显的提升(约7%),同时模型的训练时间减少.经验证,上述方法同样可提高裂缝或渗漏水单一病害识别模型的准确度.