冻结饱水砂卵石蠕变损伤特性试验研究

以北京典型饱水砂卵石地层为研究对象,基于损伤演化及元件模型理论,引入弹性体、黏壶体及损伤体,建立了Ⅰ、Ⅱ类蠕变损伤模型,并通过-10℃条件下饱和砂卵石的三轴蠕变试验对该模型进行了验证。研究表明:当应力差较小时,蠕变主要以瞬时弹性变形为主,均大于该阶段总变形量的57.62%,随着应力差的增大,蠕变以非线性变形为主;蠕变进入加速破坏阶段的应变均大于7.16%;围压为0～0.3 MPa时,冻结砂卵石的长期强度在2～3 MPa,围压为0.6～1 MPa时,长期强度在3～4 MPa,冻结砂卵石的长期强度为瞬时强度的0.23～0.42倍;引入损伤体建立的蠕变损伤模型可以较好地反映冻结砂卵石的Ⅰ、Ⅱ类蠕变规律,可为工程设计及数值模拟提供理论基础。     

果园运输车减振降损性能

针对果实在丘陵果园内运输损伤严重这一情况,需对其损伤原因进行分析并提出一种能够有效降低损伤的解决方案;通过对果实运输过程进行分析可得:路面不平激励下运输车果箱振动是造成果实损伤的主要原因;以苹果为研究对象,建立ADAMS与EDEM的联合仿真模型,对运输车的运输过程进行仿真,测量苹果碰撞受力判断其是否损伤;通过优化运输车减振结构,提升其减振性能,减小苹果在丘陵果园内运输损伤率。仿真结果表明:优化后较优化前苹果损伤率降低近5%,该方案能有效提高运输车减振降损性能,对降低果园内果品运输损伤率具有重要的现实意义。     

金家油田微生物稠油降黏剂的研制与评价

针对金家油田通38块稠油多轮次热采后经济效益变差的现状,开展了采用稠油冷采开发方式的技术探索。稠油冷采技术的核心是研发一种适合目标油藏稠油的低成本高效降黏剂。从油田采出液中筛选到一株能够高产生物表面活性剂菌株Q18,以Q18的发酵代谢产物为基础构建了一种稠油降黏剂RF180。RF180既具有良好的温度和矿化度耐受性,也有较宽的酸碱耐受性,在20～180℃﹑0～120 000 mg/L矿化度和pH 5～11的范围内,具有良好的表面及降黏活性,能够适应金家油田的油藏条件。同时,进一步研究发现浓度大于0.3%的RF180对通38稠油就具有良好的乳化与静置降黏效果,乳化与静置降黏率分别达到99.93%和96.64%。物理模拟驱油实验证明,RF180能够大幅提高通38稠油的驱油效率,在不同注入方式条件下,分别提高12%～26%的目标油藏的采收率。     

振动压实黄土路基变形特性与预测模型

为揭示列车荷载作用下黄土路基变形规律及其影响因素。以西韩城际铁路沿线黄土为例,选择适当的试验参数,研究振次、路基深度和含水率对振动压实黄土路基弹性变形和累积塑性变形的影响和变形量,并提出累积塑性变形预测模型。结果表明：振次增加变形减小,在大于2000后趋于稳定;深度增加变形减小,深度从0.5m增加到3.5m,弹性应变、塑性应变分别减小了87%、94%;含水率增加会增大黄土路基变形7%以上;不同层位的黄土路基累计变形预测模型与实测值相关性超过90%。因此,黄土路基应注重防水排水措施,减少路基不均匀沉降,提升整体稳定性。     

基于空间交替广义期望最大化算法的信道参数估计的改进

在大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统中,空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization, SAGE)算法可以精准有效地估计出信道参数信息,从而被广泛使用。针对SAGE算法两种初始化方法均无法处理信道中多条径的时延相等或接近时,低功率径无法估计出来的情况,提出了一种在估计子径时将功率低于一定阈值的径作为噪声消除掉的SAGE优化方法。在仿真阶段,首先对SAGE算法的两种初始化方式进行了分析与比较;接着对比了改进后的SAGE算法与原算法的性能差异。仿真结果表明,改进后的SAGE算法能够较好地估计出原被噪声淹没的径,提高参数估计精度,并且加快迭代收敛速度。     

基于驾驶员警觉度的交通标志适宜信息量研究

为了解决驾驶员在草原公路交叉口路段因交通标志信息量过低引起的行车警觉度降低的问题,利用交通标志信息量化模型,建立6个不同信息量水平的室内模拟驾驶实验,驾驶员分别以车速为60km/h、80km/h和100km/h行车,基于脑电信号检测行车警觉度的技术,选取脑电指标β、(α+θ)/β、α/β作为驾驶警觉度评价指标,定量分析不同信息量水平和车速下的3种脑电指标节律值变化,采用非线性曲线拟合法,探究信息量和车速对驾驶警觉度的显著性,根据NASA-TLX驾驶负荷量表对模拟实验分析的结论进行验证。结果表明,交通标志信息量和车速存在交互作用,对行车警觉度均有显著影响,在草原公路交叉口处的适宜交通标志信息量为J4水平（范围为30-40bits）,行车速度为60km/h时,驾驶员3种脑电指标数据表现最佳,且指标β、(α+θ)/β、α/β在车速为60km/h下的拟合度分别为0.947、0.844、0.861,NASA-TLX驾驶负荷量表六个维度的评分均在J4水平最低,与实验数据分析结论一致。     

基于检测图像的排水管道缺陷智能辅助分类方法

针对当前地下管网CCTV检测缺陷中存在自动化程度偏低及依赖专业人员技术水平的问题,综合采用图像处理和深度学习技术构建了辅助检测人员快速、准确地识别管道缺陷类型的智能方法。首先,收集十类典型缺陷图像,对其进行图像处理生成样本集;在此基础上,以深度卷积神经网络AlexNet和ResNet50为基础框架,使用预训练AlexNet和ResNet50网络迁移学习管道缺陷特征,通过敏感性分析优化了分类网络参数,然后,通过测试集验证了管道缺陷智能分类模型的准确性,并结合具体工程实例验证建立方法的有效性。结果表明：两类管道缺陷智能分类模型在测试集上分别达到92.00%和96.50%的准确率,实际工程实例准确率达到了85.41%和87.94%,且ResNet50的分类效果更优,具有较好工程适应性。图像处理和深度学习技术可提高排水管道缺陷分类的自动化与准确率,值得进一步进行推广。     

基于数字图像的复合岩石试验与损伤模型研究

为研究层状复合岩石破坏过程和形态,采用相似理论制作出层状复合岩石相似模型,在单轴压缩条件下观测岩石的破坏特征,结合三维数字图像相关技术(3D Digital Image Correlation,以下简称DIC)对试件的整体变形及破坏进行全过程的观测,得到复合岩石三维场的位移和应变,同时基于试件表面应变场的变化,建立了表面损伤程度与损伤因子D之间的量化关系,进而得到基于DIC表征的层状复合岩石损伤演化模型,研究结果表明：(1)层状复合岩石的破坏形态与脆性岩石特征相似,以拉伸劈裂破坏和Y型剪切破坏为主;(2)DIC试验记录的表面应变与损伤因子之间的量化关系可有效反应岩石破坏的全过程,以此为基础建立的损伤演化方程与实验数据拟合效果较好,证明了模型的合理性。     

输电塔-线体系的风致动力稳定

结合增量动力分析法和弧长法有限元分析了安徽某输电塔-导地线结构的风致动力稳定,通过杆塔顶侧移比、底层受压侧主材应力和导线挂线点反力、张力和振幅的变化规律分析了塔-线相互作用及结构动力失稳前、后的受力特征。根据非线性静力与动力失稳塔顶侧移比相等原则得到了不水平档距塔-线结构动力失稳临界平均风速。研究结果表明,塔-线结构动力失稳过程主要为杆塔挂线点杆件屈服、塔身底部受压侧主材屈服、塔顶侧移比增大、塔底主材压屈;随着水平档距增加,塔顶侧移比增大,挂线点反力增大,导地线张力减小,导地线振幅增大,动力失稳临界平均风速减小;输电塔的风致稳定性设计应考虑动力效应及塔-线相互作用的影响。     

融雪-降雨型滑坡失稳机理

冻区融雪降雨导致的滑坡对公路交通基础设施的建养造成了巨大威胁,本研究以新疆伊犁地区某公路工程为依托,为此进行现场勘察,建立了新疆某公路6#滑坡监测站,通过建立监测站,对该边坡的位移、水分、温度等信息开展监测,利用该监测站2019年11月至2020年8月整个冻结融化期的监测数据,同时基于geostudio软件的非饱和土分析,将数值模拟土壤含水率变化与现场监测数据进行拟合,建立了有效的数值方法,并对融雪期该边坡在季节性冻土冻融影响下边坡的稳定性进行了分析,研究了融雪期表层边坡土的含水率变化与边坡稳定性的关系,并根据建立模型分析了该滑坡的初始滑动。结果表明：融雪水对土壤含水率的变化起主导作用—融雪水及冻结滞水沿着裂缝优势入渗,在融雪期初期增大土体含水率,增大土体自重;在融雪期维持土体较高含水率,随着连续降雨发生,湿润锋下移,土体孔压增大,形成暂态饱和区,边坡失稳。融雪期长时降雨是该滑坡发生的重要原因。将数值模拟土壤含水率变化与现场监测数据进行拟合,在此基础上进行边坡稳定性分析的方法具有较高可信度,可为该地区之后滑坡预警提供参考。