灰色马尔科夫链在连续刚构桥梁施工线形控制中的应用

介绍利用灰色马尔科夫链对连续刚构桥梁分段悬臂施工时进行线形控制的基本原理,经过工程实例的应用表明,灰色马尔科夫链能较好地应用于连续刚构桥梁悬臂施工的线形控制,该方法能充分利用桥梁施工过程中各段的历史数据给予的信息,对随机波动性较大的数据也能进行较高精度的预测,具有较高工程实用价值.     

微挠度桥梁及其试验研究

由于混凝土收缩、徐变和活载的作用,利用常规的方法很难满足机车对桥梁结构变形的要求,作者提出了一种新颖的结构体系———微挠度桥梁来实现这种要求。常规预应力体系用来消除恒载效应,新型的预应力体系用来消除活载效应及结构时变性效应,此种结构具有自适应性。其机理是通过感知元件监控结构的状态,诊断系统判断结构所处的状态,控制系统控制作动系统通过调整体外束的力调整结构的状态。为了验证微挠度桥梁实现的可能性,作者设计微挠度简支梁模型并实现了上述的控制思路。     

桥梁倒塌民事侵权归责问题探究

桥梁倒塌事故中因材料或技术等原因致人损害,是一类特殊的侵权行为。该类事故因其特殊性,责任归因涉及各部门法因调整对象的衔接或重叠产生的复杂的规制组合,导致产生责任竞合,造成责任主体的确定以及民事侵权行为的性质和责任承担的范围难以明晰。笔者根据我国《民法典》及相关部门法的规定,仅从民事侵权责任归责的角度探讨该类特殊侵权行为的法律适用问题,对桥梁倒塌归责归因及民事责任承担予以解释,并提出司法实践中的相关建议,以期进一步明确并列责任主体各自应承担的民事责任。     

大跨预应力混凝土箱梁桥收缩徐变效应

随着大跨预应力混凝土粱桥的迅速发展。桥梁收缩和徐变影响的分析和计算成为结构设计人员越来越关心的问题,因此徐变计算理论和方法得到了不断发展．综述了徐变的各种分析方法,采用积分退化核方法对大跨预应力混凝土连续刚构蟹进行了计算,得出了一些有意义的结论,可供桥梁设计参考．     

桥梁承载能力状态评估的模糊神经网络推理方法

在综合现有的状态评估理论方法的基础上,提出了基于层次分析的承载能力状态评估模型.结合模糊理论和神经网络技术,建立了一套基于监测信息输入的模糊神经网络推理系统框架,并利用模糊规则生成的规则库作为神经网络训练和学习的样本.利用实例验证了采用此智能评估技术进行承载能力状态评估的可行性和实用性.     

舶舶撞击荷载作用下桥梁桩基复合体系动力损伤特性分析

基于混凝土塑性动力损伤理论,利用ABAQUS三维非线性动力有限元法,对船舶撞击荷载作用下,桥梁桩基复合承载体系动力响应及损伤特性进行分析研究.研究表明:船桥撞击力随撞击速度增大呈线性增长,撞击角度对撞击力显著影响,撞击角度越大,撞击力峰值显著降低.桩身位移与弯矩值均随船舶撞击速度的增大而增大,桩身最大位移和最大弯矩值并...     

锈蚀钢筋混凝土桥梁力学性能研究综述(Ⅱ)

根据国内外已有的锈蚀钢筋混凝土构件力学性能研究成果,分析了各种研究锈蚀钢筋混凝土构件力学性能的试验方法的特点及其适用性,总结了各种不同受力形式锈蚀钢筋混凝土构件的承载力模型,讨论了各种模型的优缺点和适用范围.最后根据存在的问题,对锈蚀钢筋混凝土构件的力学性能的研究进行了展望和建议.     

论述现浇楼板施工缝

现浇板施工缝留置不当会有一定的结构危害性,因此,提出设计一种施工缝：首先,保证通过施工能达到现浇板结构计算力学假定,确保结构安全;其次,方便施工.现浇楼板施工缝的设置,应该严格按照规定,认真处理.如果其位置不当或处理不好,就会改变原设计的受力假设,从而引起质量事故,轻则开裂渗漏,影响建筑物的寿命：重则存在结构隐患,危及结构安全,直接影响使用.因此,我们必须给予高度重视.     

桥梁施工中的地质挑战与对策

桥梁作为交通建设的重要组成部分,其施工过程面临着多种地质挑战,文章对此展开研究。首先,文章概述了桥梁施工地质环境的特点,包括地质结构的多样性和环境的复杂性;接着,详细探讨了包括不稳定地层与滑坡风险、地下水问题、地震与构造活动影响、土壤侵蚀与沉降问题以及极端气候条件下的地质挑战;最后,提出了相应的对策与解决方法,如地质勘察、地基处理、抗滑坡技术、地震防护设计和适应性设计等,为桥梁施工的安全、有效管理提供了理论依据和实践指导。     

体外预应力加固钢筋混凝土梁式空心板桥的有限元分析

以内蒙古通辽市境内的公德屯桥为工程实例,通过静载荷试验说明桥梁需要加固,采用有限元程序ANSYS进行有限元建模研究和施加横向预应力的仿真计算,把均匀设计理论引入加固设计中.研究了各因素对挠度校验系数、应变校验系数的变化规律,综合考虑确定了优化设计方案.通过对加固前、后主梁跨中截面对比分析可知,采用施加横向预应力的方法来对钢筋混凝土空心板桥进行加固,能有效改善荷载横向分布情况,增加空心板结构间的横向联系,避免单板受力现象,且加固效果明显.