强夯振动衰减规律及其对建筑安全性的影响

依托工程实例,对粉土场地强夯加固振动衰减规律及其对建筑物的影响开展试验研究,探讨了振动加速度与强夯能量、传播距离之间的关系,建立了2种能级夯击振动加速度衰减公式;提出了建筑物最小安全距离的确定方法及减轻强夯振动影响的工程措施。结果表明:强夯振动加速度峰值近似按指数函数衰减,且强夯能量越大,振动衰减速度越快;夯击振动卓越频率为8—10Hz,振源距对振动卓越频率影响不大;振源距达到50m时,2种能级的强夯振动对建筑物影响均可忽略不计。     

地铁运行对地面环境的振动影响

为了分析地铁运行对地面环境的振动影响,以ABAQUS为计算平台,建立了不同埋深下地铁车站-地基动力相互作用二维有限元模型。输入不同频率的简谐荷载,通过数值计算得到了地面点振动与输入荷载频率的关系;输入实测的列车振动荷载,得到了地铁车站埋深不同时地面点的振动规律;改变土的力学参数,对结果进行对比分析,得到了土的性质对振动传播的影响规律。为地铁车站的选址和地铁车站附近建筑物的隔震减震提供了依据。     

地铁列车曲线运行引起学校建筑物振动响应分析

地铁以其快捷、准时、运量大等优点,已成为重要的轨道交通形式,但由此引起的环境振动问题日益突出。针对杭州市地铁3号线曲线地段的某中学建设工程,利用有限元软件ABAQUS,对车辆-普通整体道床轨道系统的竖向耦合模型进行振动响应分析,得到考虑轨道高低不平顺影响的轨道振动源强。应用有限元软件MIDAS GTS/NX,建立双孔平行曲线盾构隧道-土-桩-建筑物系统的三维有限元模型。以轨道支点力作为激励对地铁列车运行时的隧道-土-桩-建筑物系统的振动响应进行计算,研究地铁振动波在地层中的传播规律和建筑物的动力响应特性。根据相关环境振动控制标准对建筑物的振动舒适性进行评价。结果表明：轨道加速度和扣件动支点力的最大值分别约为40 m/s²和30 kN;地层和建筑物的振动以竖向为主,水平Y向振动略大于水平X向振动;地面加速度随着距隧道中心线距离的增加而逐渐衰减;各建筑物楼层的振动主频位于16~40 Hz;部分建筑物楼层的振动响应水平已超出了规范的限值要求,建议对地铁轨道或建筑物采取适当的减振措施。     

地铁及地面交通频率对地表环境振动的影响

地铁周边地面环境振动的大量实际观测数据分析显示,地面振动大小与源频率成分有关.但是实际振动观测受周围环境振动影响较大,为了从理论上解释地铁以及地面交通源频率成分对地表环境振动的影响,本文通过二维有限元数值模拟来研究1~20 Hz激振源分别作用于地面和地下,以及地下与地面同时加载这三种情况下地面的振动加速度响应.通过与地面实际观测资料对比,得出结论:(1)由于地铁或地面交通与地层的耦合振动,使得存在一个特定的频率,当载荷以该频率输入时地面的振动最大,当载荷频率小于或大于该频率的时候,地面振动减小;(2)本文对应的地层模型情况下,随着距离的增加,当源频率低于5 Hz时,地面振动衰减缓慢,当源频率高于8Hz时,地面振动衰减快;(3)在地层不同位置激发振动,地表的最大反应频率不同.     

盾构施工振动振源的影响因素研究

以北京地铁8号线盾构施工工程为研究背景,针对线路区间内的典型工况,通过在盾构施工作业面进行的现场振动测试工作,得到盾构施工振动振源的幅频特性。在这些工作的基础上,首先利用灰关联熵分析方法对影响振源振动的因素进行影响因素的敏感性分析,其次利用多元回归分析方法对影响振源振动的主要影响因素进行回归分析,主要的成果包括：（1）首次提出了盾构施工振源的主控因素—地层条件及其量化特征参数—掌子面地层加权动弹性模量,以及影响振动的主要施工参数—刀盘扭矩、总推力;（2）建立了盾构施工振动振源的回归模型,相关性显著。这些工作为进一步实施盾构施工振动对周围环境的影响的分析、预测、施工控制提供了基础,填补了相关研究的空白。     

盾构施工振动振源的影响因素研究

以北京地铁8号线盾构施工工程为研究背景,针对线路区间内的典型工况,通过在盾构施工作业面进行的现场振动测试工作,得到盾构施工振动振源的幅频特性。在这些工作的基础上,首先利用灰关联熵分析方法对影响振源振动的因素进行影响因素的敏感性分析,其次利用多元回归分析方法对影响振源振动的主要影响因素进行回归分析,主要的成果包括：（1）首次提出了盾构施工振源的主控因素—地层条件及其量化特征参数—掌子面地层加权动弹性模量,以及影响振动的主要施工参数—刀盘扭矩、总推力;（2）建立了盾构施工振动振源的回归模型,相关性显著。这些工作为进一步实施盾构施工振动对周围环境的影响的分析、预测、施工控制提供了基础,填补了相关研究的空白。     

上海地铁一号线人民广场振动测试与分析

对上海地铁一号线人民广场站区间隧道进行振动测试,结合轨道加速度测试数据及车辆体系振动方程,建立地铁列车振动模拟荷载的数定表达式,并将荷载作用于FLAC3D数值模型上,分析地铁引起的地面振动响应。通过对比不同工况的数值分析结果,研究振动波在地表的传播规律,并讨论了隧道埋深对地面振动的影响,分析了不同频率的简谐地铁激励荷载引起的地面振动的衰减规律。     

上海地铁一号线人民广场振动测试与分析

对上海地铁一号线人民广场站区间隧道进行振动测试,结合轨道加速度测试数据及车辆体系振动方程,建立地铁列车振动模拟荷载的数定表达式,并将荷载作用于FLAC3D数值模型上,分析地铁引起的地面振动响应。通过对比不同工况的数值分析结果,研究振动波在地表的传播规律,并讨论了隧道埋深对地面振动的影响,分析了不同频率的简谐地铁激励荷载引起的地面振动的衰减规律。     

地铁列车荷载作用下Duxseal-WIB隔振性能数值分析

城市轨道交通快速便捷的同时,地铁运行产生的环境振动问题也日益突出。Duxseal作为一种工业填料,具有良好的阻尼性能并能吸收振动反射能,将其运用到地铁隔振中,提出一种带孔波阻板填充Duxseal(DXWIB)的隔振方法。通过建立三维ABAQUS有限元模型,对比分析波阻板(WIB)、蜂窝状波阻板(HWIB)和DXWIB的隔振效果,讨论DXWIB埋置深度及厚度对隔振效果的影响,并分析基床表层和地面的振动规律。计算结果表明:DXWIB的隔振效果最优,而WIB与HWIB的隔振效果相近;DXWIB在埋深0.5 m厚度0.8 m时隔振效果最佳;基床表层的振动规律表现为由振源向两侧横向传播中,加速度整体呈衰减趋势,而在地面传播过程中,加速度峰值呈先增大后减小再增大的趋势,在距轨道中轴线20 m和50 m处出现局部放大效应。     

分层土地基中几何参数对单排混凝土桩隔振效果的影响

为了研究分层土地基（上层为粘土层,下层为砂层）条件下几何参数对单排混凝土桩的隔振效果,该试验通过缩尺比例为1∶15的缩尺模型试验,以激振器作为点振源产生振动波向四周扩散,通过对比单排桩前后两侧振动加速度极值,清晰地展现出了单排桩对振动波的的影响区域,并得到了几何参数的隔振影响作用。在该试验条件下得出结论:相对于其他影响因素,桩长是影响隔振效果的重要参数,当桩长参数由0.28增至0.57时可提高约9％的隔振面积,同时增加桩长和隔振区长度可使隔振区域振幅大幅度减小与有效隔振面积大幅增加,但同时会造成桩前一侧振动增强;对于低频振动,单排桩隔振屏障对中频和高频有更好的隔振作用,该试验条件下隔振效果可相差约3％,且频率越高,穿透性越强,且将在桩后形成一个振动加强区;增加振源距可有效提高隔振效果,但当频率较低时,中远振源的隔振效果相近。     

Study of the train-induced vibration impact on a historic Bell Tower above two spatially overlapping metro lines

There is concern regarding the long-term vibration effects caused by metro trains on historic buildings. In this paper, the impact of metro train-induced vibrations on the Bell Tower in Xi’an above two spatially overlapping tunnels was studied.Metro Line 2 has been operational since 2011, and Line 6 is still under construction. To study and control the effect of micro vibrations on the Bell Tower, a metro train–track–tunnel–soil 3D dynamic FE model was developed. The vibration response generated by Line 2 was then predicted, and the influences of train speed on ground vibration were analysed. In addition, a detailed in situ measurement, which helped calibrate the numerical model and determine the dynamic behaviour of timber structures, was performed. Finally, the calibrated models and measured results were used to predict vibrations caused by road traffic and trains from two spatially overlapping metro lines. This was performed under different route schemes and train operation conditions.The results showed that installing steel spring floating slab tracks (FST) and decreasing train speeds had obvious effects on controlling the ground peak particle velocity (PPV). Simulated results from both the input impulse and output response generated by metro Line 2 matched well with actual measurements. If correct designs are employed, it is possible to resolve the vibration problem on historic buildings caused by metro trains.     

近车站地铁运行引起的环境振动的实验与分析

选取上海地铁交通9号线沿线近车站典型区段为对象,以基于LabVIEW2010开发平台的振动测试系统进行数据采集。根据现场实测数据,分析了地铁运行时隧洞中心线对应的地表处3个方向,以及距中心线不同距离地表处垂直地面方向的振动响应实况和振动特性及传播规律。结果表明,地面振动以垂直地表方向振动为主,振动幅值距离隧洞中心线越远越小,在15m左右存在放大区,且放大的敏感频率为15~25Hz。本次实验地点靠近9号线某车站,实验数值具有一定的典型性和特殊性,可为完善该领域的研究提供借鉴和参考。     

地裂缝-隧道-围岩动力相互作用模型试验研究

为了研究在地铁列车振动荷载情况下盾构隧道-地裂缝-围岩相互耦合作用下的场地灾害效应,从西安地裂缝地质环境和西安地铁2号线的实际工程背景出发,采用相似理论设计了相似比例尺为1∶5的物理模型试验,对盾构隧道、围岩材料、地裂缝等进行了合理设计。基于偏心块的振动原理,课题组自主研发了列车激振器来模拟地铁列车荷载,激振方式采用移动荷载激振方式,分析在不同列车车速和激振频率下地裂缝两侧土体的加速度变化情况,以此来研究地铁隧道-地裂缝-围岩系统在地铁振动荷载作用下的动力响应规律。结果表明,列车振动向下传播时振动衰减的幅度要小于向上传播衰减的幅度,由此为实际工程中减少地铁振动灾害效应技术的发展提供了理论支撑。     

地铁隧道-地层动力相互作用模型试验参数设计

以西安地铁2号线为研究原型,根据模型试验相似准则,设计了列车荷载作用下地裂缝-地铁隧道-地层动力相互作用试验模型。根据试验需求及场地条件,确定采用模型试验箱进行试验,模型试验箱考虑了地铁隧道与地裂缝的不同交角,可以分别模拟地铁隧道与地裂缝呈90°正交、60°斜交、30°斜交的情况,同时,试验采用激振器模拟了不同频率的车辆振动荷载。根据相似原理,合理确定了几何参数、地铁隧道及围岩材料参数、动力加载方式及动力试验参数,以期通过模型试验来研究地铁隧道-地裂缝-地层在列车振动荷载作用下的动力响应规律,为列车振动控制措施研究提供参考。     

钢弹簧浮置板道床在西安地铁中减振效果分析

西安地铁二号线绕行通过西安钟楼,为降低地铁长期运营对钟楼的振动影响,在钟楼段采用钢弹簧浮置板道床进行减振。主要以地铁二号线运行影响下对钟楼的振动监测数据为基础,通过对钢弹簧浮置板道床段和普通道床段的振动实测值比较与分析,得出隧道内减振段和普通段的振动差异,以此评价钢弹簧浮置板道床在地铁应用中的减振效果。     

城市轨道交通微幅振动对西安南城墙的影响分析

为了评估轨道交通微幅振动对文化遗址的影响,进一步保护古建筑,本文以西安地铁二号线为工程背景,以南门区段古城墙为研究对象,通过建立"基础土层一上部结构"三维空间有限元计算模型,分析了地铁列车振动荷载的数定形式,应用瞬态分析对西安地铁二号线列车振动引起的西安南城墙的动力响应进行了分析。研究了城墙在不同的地铁列车时速作用下、单向隧道地铁和双向隧道地铁振动时的动力特性以及振动衰减规律,分析了具有最不利影响的列车运行状况,为城墙的保护提供依据。     

近距离垂直交叠地铁盾构隧道的动力响应分析

以郑州地区某地铁隧道段为工程背景,采用三维精细化管片和正交各向异性圆环衬砌模型模拟隧道结构,将地铁列车运行荷载简化为人工激励函数,构建地铁列车运行对相邻近距离垂直交叠隧道动力响应的数值模型,对不同列车位置、隧道结构、列车速度、隧道净距等工况下近距离垂直交叠相邻隧道的竖向振动响应、影响范围和动应力进行分析。研究结果表明:上隧道运行列车对下部近距离隧道的拱顶的振动影响较大,其他区域影响较小;下隧道运行列车对上部近距离隧道的振动影响整体较小;采用错缝拼装有利于降低近距离垂直交叠隧道在交叠段的振动影响;上隧道列车在启动加速阶段和达到最高速度行驶两个阶段对下隧道拱顶的加速度影响较大;随着隧道净距的减小,上隧道列车引起近距离交叠垂直隧道的下隧道的拱顶竖向加速度显著增加,交叠区域的整体振动最强烈,当远离交叠段1倍洞径后,净距对加速度值的影响可忽略不计。     

山东数字化水位观测资料与模拟观测资料的对比分析

山东数字化水位观测开展了近3年时间，与模拟观测相比，具有数据传输快、数据量级大、人为误差少的优点，从而使地下水位的高频、短周期信息大量增加，为捕捉地震短临异常信息提供了有利条件。分析结果表明，数字化水位观测资料与模拟观测资料的变化特征一致，因而可以代替现有的模拟观测；数字化水位观测资料保存在SQLserver数据库，可通过地震前兆信息处理与软件系统（EIS2000）方便地联接，随时采用相关的数学处理方法分析，跟踪动态的发展变化；日常分析应用表明，数字化水位观测资料仍可延用以往模拟观测资料的分析处理方法，同时许多新方法（如潮汐分析、加卸载响应比法）也可在数字化水位观测资料分析中应用。     

Forecasting of Air Quality Index in Delhi Using Neural Network Based on Principal Component Analysis

Forecasting of the air quality index (AQI) is one of the topics of air quality research today as it is useful to assess the effects of air pollutants on human health in urban areas. It has been learned in the last decade that airborne pollution has been a serious and will be a major problem in Delhi in the next few years. The air quality index is a number, based on the comprehensive effect of concentrations of major air pollutants, used by Government agencies to characterize the quality of the air at different locations, which is also used for local and regional air quality management in many metro cities of the world. Thus, the main objective of the present study is to forecast the daily AQI through a neural network based on principal component analysis (PCA). The AQI of criteria air pollutants has been forecasted using the previous day’s AQI and meteorological variables, which have been found to be nearly same for weekends and weekdays. The principal components of a neural network based on PCA (PCA-neural network) have been computed using a correlation matrix of input data. The evaluation of the PCA-neural network model has been made by comparing its results with the results of the neural network and observed values during 2000–2006 in four different seasons through statistical parameters, which reveal that the PCA-neural network is performing better than the neural network in all of the four seasons.