洛口黄河特大桥加固与检测

文章介绍了洛口黄河特大桥建造和维修的历史，大桥的结构和构造形式。1999年对该桥进行了改建，并于4年后作了检查，发现纵横梁连接角钢处有裂纹等问题。分析破坏的原因并进行了加固，随后做了动载和静载试验，验证了结构破坏的原因分析和加固措施的可靠性。     

用神经网络分析估计斜拉桥的施工控制参数

结合一座三塔四跨预应力混凝土斜拉桥施工过程,进行用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的研究。用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的过程主要包括建立神经网络、计算训练样本、训练神经网络和网络仿真四部分。运用神经网络仿真计算进行斜拉桥施工监控的具体方法是,先计算当前施工状态的索力和标高,再预测下一节段的索力和标高。经过往复循环,逐一进行节段预测调整,从而指导斜拉桥顺利施工。通过对比该斜拉桥合拢后部分节段索力及主梁控制点标高的计算值和实测值可知,用神经网络分析进行斜拉桥施工监控的效果达到设计的理想桥梁线型和索力要求。     

边梁负弯矩预应力筋受损对桥梁结构的影响

研究目的:一座六跨一联单跨32 m的先简支后连续公路预应力混凝土T梁桥,因施工疏忽造成边梁负弯矩预应力钢绞线多处受损。该桥尚未交验通车,其损伤对桥梁结构的影响不明确,参建单位对该桥的质量和后期运营安全有担忧。研究结论:本文用ANSYS9.0有限元程序建模,施加公路一级车道荷载,划分了9个施工阶段进行计算分析,用跨中断面的挠度、跨中断面的上下缘应力及支座断面的上下缘应力的变化这三个指标评价边梁负弯矩预应力钢绞线受损对桥梁结构的影响。通过计算得知,边梁负弯矩区预应力钢绞线受损对桥梁结构的影响很小,只是支座位置的混凝土防撞墙可能会开裂。     

斜拉桥施工监控的MATLAB 6.0神经网络计算分析

该文结合斜拉桥施工监控的工程实践,分析研究利用MATLAB6.0神经网络算法,可实现模式识别和函数逼近,进行信号处理,利用人工智能进行自动控制及非线性预测等。斜拉桥智能施工监控就是发挥神经网络的非线性预测功能,对斜拉桥智能施工监控的主要参数进行计算估计,以达到智能施工监控的目标要求。     

用灰理论预测预应力混凝土斜拉桥节段立模标高方法探析

运用灰理论的基本原理分析了斜拉桥施工控制的灰性表现，用等间距或不等间距的GM(1，1)模型预测了一座在建的跨黄河的三塔四跨斜拉桥的中跨主梁的部分节段的立模标高，并将预测结果与用另一种方法计算得到的结果做了比较。     

地道桥下穿大型车站的施工技术探析

结合柏家浜框架桥的施工实例,从制定科学合理的施工方案、安排施工顺序、组织施工等三方面介绍既有站场下穿立交桥的施工技术。既要保证施工的安全,又要减少对既有线运输的影响,制定了分步施工,分节顶进的施工方案和对应的施工顺序。组织施工时考虑到平行交差作业和既有线运输的影响,分班组组织人员,加强与当地铁路运输部门的联系。