【摘 要】
:
衬砌开裂会导致隧道渗漏水、钢筋腐蚀等病害,从而对隧道施工和运营安全造成严重影响。因此,研究隧道二次衬砌的开裂原因并提出有针对性的治理措施具有重要应用价值。本文以在建林盘山高速铁路隧道为工程背景,对隧道施工过程中II级围岩段衬砌开裂现象进行了现场调研,并采用数值模拟的方法,研究了岩层倾斜角度和岩层厚度对隧道衬砌受力特性的影响;基于数值模拟结果,分析了硬质成层沉积岩衬砌开裂的原因,建议了防止衬砌开裂的
论文部分内容阅读
衬砌开裂会导致隧道渗漏水、钢筋腐蚀等病害,从而对隧道施工和运营安全造成严重影响。因此,研究隧道二次衬砌的开裂原因并提出有针对性的治理措施具有重要应用价值。本文以在建林盘山高速铁路隧道为工程背景,对隧道施工过程中II级围岩段衬砌开裂现象进行了现场调研,并采用数值模拟的方法,研究了岩层倾斜角度和岩层厚度对隧道衬砌受力特性的影响;基于数值模拟结果,分析了硬质成层沉积岩衬砌开裂的原因,建议了防止衬砌开裂的工程应对措施;最后,对隧道施工过程进行了监控量测,分析了围岩变形、衬砌变形、受力的变化规律,并验证了数值模拟分析结果。研究成果如下:(1)对在建林盘山隧道凝灰岩Ⅱ级围岩段二次衬砌开裂情况进行了现场调查研究,分析了裂缝开裂位置、开裂宽度、开裂深度和开裂长度等特征,并初步提出了隧道衬砌的开裂原因,即衬砌开裂是由于隧道底部不均匀沉降和倾斜层状节理的不连续变形造成的。(2)采用数值模拟的方法,分析了节理岩层倾斜角度和节理岩层厚度对隧道衬砌受力和围岩变形特性的影响规律。结果表明,岩层倾角为55°且节理岩层厚度为0.3m时隧道两侧围岩的变形和衬砌受力差最大。(3)基于数值模拟结果,进一步分析和验证了林盘山隧道衬砌开裂的原因,并提出了有针对性的隧道衬砌开裂工程应对措施,即利用带仰拱的衬砌结构和锚杆支护来消除隧道底部的不均匀沉降和两侧围岩的变形差。在此基础上,对仰拱深度和锚杆支护长度进行了优化。(4)对隧道施工过程的围岩变形和支护结构受力情况进行了现场监测,基于监测结果,分析了围岩变形、衬砌内部应力、钢拱架轴力、孔隙水压力、拱底分层沉降等随时间的变化规律;同时,现场监测得到的围岩变形和衬砌受力规律与数值模拟结果基本一致,从而验证了调研结果和数值模拟结果的可靠性。
其他文献
甘青民族走廊地处我国西北腹地,自古便是族群杂居和农耕游牧互嵌并存的地区。随着加强族群“交往交流交融”政策的推行与少数民族地区城镇化的快速推进,甘青民族走廊各民族人口跨地区流动日益加剧,族群之间交往互动更加频繁,族群杂居空间形态正发生着巨大变化。本文选择甘青民族走廊族群杂居典型村落贺隆堡塘为研究对象,采用文献研究与田野调查法,对其村落空间形态与共生智慧进行研究,旨在探索创建和谐共生的人居环境及其设计
近几年来,深度学习在计算机视觉应用方面取得了巨大的成功,受到国内外研究者和互联网企业的追捧。标准卷积神经网络作为深度学习领域重要的基础算法,在图像识别和目标检测领域得到了广泛的应用,各种优秀的卷积网络结构相继被提出。随着社会需求的迅速发展,越来越多的应用场合都亟待人工智能技术的引入,作为近年来取得巨大成功的深度学习技术,在许多应用场合还面临着挑战,如深度卷积神经网络的参数计算量过大、对硬件要求高、
福州作为闽越文化的发源地,具有悠久的发展历史,在闽越文化,中原文化和外来文化的影响下,孕育了风格迥异的建筑形式,这些建筑的建筑材料,空间形态和建造工艺,良好的适应了福州的地域环境特征。柴栏厝是福州地区最常见的民居形式,它们形制简单,布局灵活,在满足城市功能和居民生活需求方面发挥了巨大的作用,也是福州地域文化的集中体现。这些具有传统与生态特色的建筑物,在历史演变过程中,形成了独居特色的空间特征,良好
随着社会经济发展和科技进步,居住环境舒适度正逐步受到人们广泛关注,冬季室内采暖需求向多元化、便捷化及智能化方向发展,传统的集中供暖、空气源热泵供暖、空调供暖等供暖方式存在热量损失大、易污染环境、设备复杂、成本高、不易于管理等弊端,已不能满足现代建筑室内采暖需求。电热膜采暖具有灵活、绿色、控制方便及安装维护成本低的优势,成为该领域的研究热点。石墨烯具有高导电、高红外辐射等性能,成为高性能电热膜的首选
随着交通问题的加剧,地铁成为人们出行方式的首选,而地铁站多为地下空间,密封性强且客流量大,因此对通风空调系统的要求日渐上升,随之而来的是能耗的增多,对其进行优化控制可以在满足环境要求的同时节约能源。文章以西安某地铁站为例,通过对地铁站通风空调系统的研究,提出一种基于客流预测的地铁站通风空调系统的新风控制方法。利用深度学习算法预测地铁站短时客流量,根据客流量的变化动态调节新风量的大小,实现新风系统的
近年来,伴随着人工智能、传感器和芯片制造等技术的不断发展,智能自主移动机器人的相关研究也取得了较大的进步。各种不同用途的可自主移动机器人逐渐进入人类的生活和工作中。在各种纷繁复杂的应用场景中,如何令机器人准确感知周边环境并实时定位与建图,同时以此为基础进行快速自主导航,已成为自主移动机器人的研究重点。本文以室内可自主移动机器人为研究对象,将研究分解为机器人硬件、控制软件、应用算法三个方向,并分别对
相较于一般建筑,古建筑的建筑材料大多为木材,可燃物较多,火灾荷载量较大,极易发生火灾。在修缮阶段火灾危险性更大,由于施工技术、管理不善、施工人员的违规操作及环境等因素,都有可能导致火灾发生。因此本文为提高古建筑修缮阶段火灾监测水平,结合现有的火灾监控技术以及风险评估能力,识别监测指标,构建古建筑修缮阶段火灾监测模型,进行火灾监测方法研究,对有效预防火灾事故具有指导意义。(1)对古建筑修缮阶段火灾危
作为推动“第三次生物科技革命”的载体,合成生物学成为生物科学的研究热门,已经进入医疗、环境、能源、食品、材料等领域。在传统的合成生物实验室中,通常依靠人工进行细胞培养板的检测和搬运,不仅作业效率低且可能出现失误,这种情况迫切需要改善。使用视觉引导机器人代替人工进行细胞培养板的检测和搬运,不仅提高了实验效率,而且减少了出错率。但是传统的目标检测方法依赖人工设计的提取器,存在图像处理过程复杂、应用场景
近年来,机场航站楼建设规模的日益扩大导致能源消耗不断增加,其中央空调系统能耗约占总能耗的60%以上,因此,航站楼空调系统的节能研究不容忽视。航站楼作为典型高大空间公共建筑,因其人员密集、人员分布不均、营业久的特点,常规集中式中央空调控制系统所采用的大区域统一供冷方式远无法满足各个区域的不同冷负荷需求,使得冷负荷分配不均、人员热舒适性差的问题愈发严峻,而群智能架构所具有的“无中心、分布式”网络结构特
盲道作为城市道路规划中重要组成部分,反映了城市的经济与文明。而城市道路规划与城市发展存在差异性,使得盲道被随意占用情况日益严重,造成盲人出行缺乏安全性。如何为盲人出行提高可靠保障成为当前研究的热点问题。近年来深度学习在障碍物检测中取得较大进展,网络对于障碍目标的检测与识别精度不断提高,但网络深度不断增加,会丢失图像中小型障碍目标特征,造成网络检测精度不高。由于盲道障碍物种类繁多,使得深度学习网络在