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1.
为研究土基基顶反应模量不均匀性对机场跑道结构力学性能的影响规律,针对基顶反应模量分布不均匀度及交通荷载耦合作用对混凝土道面板的受力进行有限元分析,分析相同轮载下为保证刚性道面板受力安全时基顶支撑不均匀度对混凝土道面板厚度的影响,探讨不同机型轮载对应不同道面板厚度情况下的基顶支撑不均匀度控制的临界参数。分析结果表明:混凝土板弯拉应力随着基顶支撑不均匀度的增加而增大,其影响随飞机轮载不同而存在差异,为避免道面产生严重损伤,需要增大道面板厚度。对于需要运行A320飞机的跑道,当道面铺设厚度为0.36、0.38和0.40 m时,基顶支撑不均匀度最大值分别不宜超过38%、57.5%和70%。对于拟运行B737-800飞机的跑道,当板厚为0.36 m时板的弯拉应力超过限值而发生弯拉破坏;道面铺设厚度分别为0.38、0.40 m时,为保证道面板受力安全的基顶支撑不均匀度最大值分别不宜超过33%和62%。 相似文献
2.
赵静 《辽宁省交通高等专科学校学报》2019,21(2)
结合衢宁铁路福建段隧道内弹性支承块式无砟轨道的施工,介绍弹性支承块式无砟轨道精调、道床施工工艺、创新施工方法等,为类似工程提供借鉴。 相似文献
3.
为研究土基基顶反应模量不均匀性对机场跑道结构力学性能的影响规律,针对基顶反应模量分布不均匀度及交通荷载耦合作用对混凝土道面板的受力进行有限元分析,分析相同轮载下为保证刚性道面板受力安全时基顶支撑不均匀度对混凝土道面板厚度的影响,探讨不同机型轮载对应不同道面板厚度情况下的基顶支撑不均匀度控制的临界参数。分析结果表明:混凝土板弯拉应力随着基顶支撑不均匀度的增加而增大,其影响随飞机轮载不同而存在差异,为避免道面产生严重损伤,需要增大道面板厚度。对于需要运行A320飞机的跑道,当道面铺设厚度为0.36、0.38和0.40 m时,基顶支撑不均匀度最大值分别不宜超过38%、57.5%和70%。对于拟运行B737-800飞机的跑道,当板厚为0.36 m时板的弯拉应力超过限值而发生弯拉破坏;道面铺设厚度分别为0.38、0.40 m时,为保证道面板受力安全的基顶支撑不均匀度最大值分别不宜超过33%和62%。 相似文献
4.
5.
为了对西南某机场水泥混凝土道面板进行应力分析,通过现场钻芯取样和劈裂实验得出劈裂强度值和基层顶面反应模量。应用ANSYS软件建立三维有限元模型,计算不同飞机荷载作用下的板边应力。由应力折减系数得出板边计算应力,判断道面能够运行的最大飞机重量。比较板边自由与不自由两种状态下道面产生的应力和位移,发现高温作用下道面的受力变化与低温状态下不同,对机场道面在夏季和冬季运行时提出建议。 相似文献
7.
猫道作为大跨度空间柔性结构,是悬索桥上部结构施工重要的操作平台,结构体系对风荷载较为敏感,与传统设置抗风缆的猫道相比,现今悬索桥猫道均采用无抗风缆的多跨连续式猫道,因此抗风稳定性问题就成为猫道设计的关键。对猫道抗风稳定性研究以往均基于风洞试验,对稳定性数值分析理论研究较少,以重庆万州新田长江大桥猫道为例,对猫道进行线性和非线性屈曲分析,总结猫道结构体系布置原则,给出极限荷载限值,为类似工程提供依据。 相似文献
8.
针对机场道面性能退化过程的精确预测问题,本文采用数据驱动的机场道面预测性维护方法,通过指示变量将两种数据集进行联合分析,考虑机场道面性能退化过程受飞行交通量和道面面层厚度的影响,以机场道面性能状况指数衰变的非线性函数为期望函数,建立一种机场道面性能退化双参数预测模型;根据模型的参数估计结果,采用边际效应分析结合预测性能曲线图示,对不同飞行交通量水平和不同道面厚度等级的道面性能退化过程预测进行分析。结果表明,采用数据驱动和非线性混合效应方法,搭载联合估计技术,能较为显著地提高机场道面性能退化预测的精度和效果。 相似文献
9.
船体外板结构多采用多层多道焊工艺建造,焊接产生的残余应力复杂,易导致焊接结构断裂和疲劳失效.本文采用轮廓法与基于并行计算技术的热-弹-塑性有限元研究Q235厚板多层多道对接接头内部残余应力分布及其变化过程,预测结果与测量结果吻合较好.预测结果表明,纵向残余应力在焊缝区为拉应力,沿接头宽度方向逐渐减小最终转变为压应力,正面焊缝中部区域拉应力值明显降低;横向残余应力在焊缝区上表面及背面填充处为拉应力,沿接头宽度方向逐渐降低,在正面焊缝中部区域为压应力;Z向残余应力主要存在于焊缝区,正面焊缝以压应力为主,背面焊缝以拉应力为主.厚板多层多道焊接过程中,残余应力变化是由于后一道焊缝对已焊的焊缝起到热处理作用导致的,焊缝接头残余应力分布由最后一道焊缝决定. 相似文献
10.
为实现人机共驾模式下智能系统对驾驶人换道决策的准确识别,将换道决策细分并提出了基于改进的极端梯度提升(XGBoost)的换道决策识别模型。以实车试验采集的自然驾驶数据作为输入,并采用滑动时间窗法确定识别时刻,建立各识别时间窗口下基于XGBoost的换道决策识别模型,同时运用交叉检验和网格搜索(GS)算法进一步提升模型性能,最后利用验证集数据评估所构建GS-XGBoost模型的识别性能,并与机器学习及深度学习模型进行对比。结果表明,所提出的模型在具体换道决策辨识上具有较好的实时性和准确性,且在1.8 s和1.6 s时间窗下的识别准确率最高,达到86.2%。 相似文献