三峡工程蓄水后长江中游城陵矶—汉口河段过流能力变化及影响因素分析

受上游水库运行的影响,自2003年后长江中游河段河床调整,引起河道自身过流能力的变化.本文选取长江中游城陵矶—汉口河段作为研究对象,根据实测资料计算了 2003-2016年两个水文断面的水位—流量关系及特征流量变化,并采用一维水动力学模型计算了河段尺度的平滩流量.结果表明:(1)螺山站及汉口站2003-2016年的水位...     

滑坡体稳定性评价的三维极限平衡方法及应用

针对大多滑坡体滑裂面的三维特征，将滑坡体离散为多条柱体，从分析作用干滑裂面上的力的静力平衡入手，通过引入一定的假定，分析作用在条柱上的作用和力矩平衡条件，应用Newton-Lapson方法可以方便地求出滑坡的稳定系数真值下限解。便于与三维极限分析的上限解一起，确定滑坡安全系数的范围。应用三维极限平衡分析方法对小湾水电站坝前堆积体在坡角开挖条件下的稳定性进行了分析，得出该堆积体的稳定程度。     

建筑基础工程中常用的桩型及应用

一、常见桩类型 （一）摩擦型桩 1摩擦桩 外部荷载主要通过桩身侧表面与土层之间的摩擦阻力传递给周围的土层,桩端只承受部分荷载,一般不超过10％。如打在饱和软土地基和松砂地基中的桩。这类桩基的沉降较大,稳定时间也较长。2．端承摩擦桩在外部荷载作用下,桩的端阻力和侧摩阻力都同时发挥作用。如穿过软弱地层嵌入较坚实的硬黏土和砂、砾持力层的桩。     

滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析

结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。     

海洋纤维增强热塑性立管极限承载拉力预测方法

海洋新型纤维增强热塑性立管因其可盘卷、耐腐蚀、耐疲劳和轻质化等优点,在深水油气开发中应用前景十分广阔。热塑性立管具有复合材料的各向异性、受力耦合效应及复杂的本构关系,且承受浮体运动和复杂海洋环境载荷,其失效模式尚未明确。针对轴对称载荷作用下纤维增强热塑性立管极限承载力问题,进行热塑性管稳态热传导和热应力的理论推导,求解了稳态温度和应力分布,首次给出了在任意温度载荷作用下管体径向位移的解析解,并直接求解其径向、轴向、环向和剪切应力。采用各向同性层Von Mises和各向异性层最大应力（Max Stress）准则或Tsai-Hill准则判定热塑性管的失效,基于应力分布、失效准则和二分法计算了热塑性管的极限载荷。温度载荷、纤维铺设角度和径厚比对管道的应力分布影响显著。不同温度载荷会改变失效指数沿径向的变化趋势,增大轴向拉力将增大热塑性管的失效指数,选用不同的失效准则在管体失效判定上存在一定的差异。热塑性管温度越低、纤维铺设角越小及径厚比越大,管道对轴向拉伸载荷的承载能力越强。     

数字化考古导览平台的设计与实现

为了弘扬考古文化,让更多的人认识考古,感受中国源远流长的历史。本文基于安卓平台,借助于地理信息系统技术和增强现实技术,并针对考古遗址实地场景以及出土文物进行三维建模,设计并开发了一款数字化考古导览平台。该平台在移动端上为用户提供了二三维数字化展示平台,用户可以通过该平台身临其境地感受考古场景,同时还可以浏览出土文物以及相关博物馆的信息,为用户提供了以考古地为主的考古地-博物馆-文物一体化导览服务,帮助公众走进考古,认识考古,帮助弘扬中国文化。     

基于简化力学模型的隧道锚极限承载力估值公式

悬索桥隧道式锚碇的设计理念为锚碇夹持岩体协同承载,因而承载能力远超同体积的重力式锚碇。但因目前对围岩协同作用认识尚不充分,在当前隧道式锚碇设计中仍保守地忽略锚碇和岩体间的挤压效应。为弄清锚碇-岩体协同承载的机制,揭示隧道锚承载能力提高的本质,通过分析隧道式锚碇建设至成桥全过程受力,建立隧道锚的简化力学模型,并引用Mindlin应力解分析了荷载沿锚碇轴向的传递规律以及荷载产生的作用于锚碇-岩体间的挤压应力分布,最终给出了隧道式锚碇极限承载力的简化估算方法,并通过伍家岗大桥隧道锚工程实例分析了结果的合理性。所得结论主要有:锚碇-岩体界面力主要由锚碇自重和锚碇-岩体相互挤压产生;锚碇-岩体界面附加应力自后锚面向前锚面呈先增后减的变化趋势,在距后锚面约1/3L处达到应力峰值;以容许抗剪强度为破坏判据解得的伍家岗长江大桥隧道式锚碇的极限承载力为3 504 MN,约为16倍的设计荷载,与室内试验值基本吻合。     

三峡库区大型斜倾顺层滑坡失稳机理分析

长江三峡库区位于我国地形第二、三级阶梯过渡地带,地质环境复杂,斜倾顺层基岩滑坡较为发育。本文以重庆石柱龙井滑坡为例,详细分析了大型斜倾顺层基岩滑坡的变形特征、成因机理和破坏模式、并采用极限平衡法计算了滑坡在四种工况条件下的稳定性。结果表明：（1）龙井滑坡位于扬子准地台石柱向斜北西翼,体积约1.42×106 m3,主滑方向162°,前缘发育两个次级滑坡;（2）受地形地貌、地层构造、地下水和降雨等因素影响,滑坡目前处于蠕滑变形阶段,变形方式主要为拉张裂缝、剪切裂缝和局部鼓胀变形;（3）滑坡同时处于暴雨和前缘次级滑坡滑动条件下,稳定性为1.03,处于欠稳定状态,滑坡易沿软弱夹层发生整体滑动破坏。     

基于改进极限学习机模型的岩质边坡稳定性评价与参数反演

岩质边坡的稳定性评价与参数确定是岩土工程领域的经典难题。基于大数据智能计算的优点,提出了一种结合变量遗忘因子的正则化在线序列极限学习机模型(FOS-ELM)的岩质边坡稳定性评价和参数确定方法。根据收集的1 235例岩质边坡的几何力学与Hoek-Brown模型参数,应用贝叶斯信息准则(BIC)优选基于岩体强度指标(GSI)、扰动因子(D)、岩石材料常数(m_i)、单轴抗压强度(σ_ci)、岩体重度(γ)、坡高(H)、坡角(β)的最优输入组合预测边坡稳定安全系数(F),并建立7个模型对最优输入组合进行评价,论证模型的预测精度,结果表明全参数输入组合精度最高,但输入参数并不是越多越好。同经典的极限学习机模型(ELM)相比,该模型具有预测精度高、预测速度快、后期增加边坡数据无须重新训练等优点。并采用不同赋值的全参数输入模型(FOS-ELM-M₇)建立边坡参数反演模型,结果表明该模型对边坡单参数和双参数的反演计算速度快、精度高,为获取岩体边坡参数提供了一种快捷的新方法。     

基于智能手机的室内定位技术的发展现状和挑战

随着位置服务应用的兴起和移动智能终端的普及,高精度导航定位需求正在从孤立的区域延伸到无缝的全域,从专业群体走向大众用户。然而,实时、连续、完备的行人导航仍然面临着诸多挑战,如室外区域全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）信号易受遮挡影响、室内环境Wi-Fi/低功耗蓝牙（bluetooth low energy,BLE）/地磁指纹库更新频繁、室外内过渡区域平滑切换困难等。此外,大众移动智能终端的定位传感器受成本与功耗限制,观测数据一般噪声较大且稳定性差。因此,提出设计了云-端协同的大众行人用户室内外无缝精密定位方案,突破了信标指纹库的众包采集与快速更新、智能手机多传感器信息融合的精密定位、室内外无缝切换等关键难题,研制了大众行人协同精密定位软件,通过综合利用位置服务平台提供的协同精密定位增强信息,以及智能手机终端获取的多源观测数据（GNSS、微型惯性测量单元（miniature inertial measurement unit,MIMU）、Wi-Fi、BLE、磁力计及气压计等）,实现了大众用户室外精度优于1.5 m,室内精度1~3 m,并具备室内外平滑切换能力的导航定位服务,支撑了大众用户室内外无缝精密定位的需求。