摘要：结合拉哇特高面板坝堆石料的设计填筑级配,采用数值试验和现场试验手段,研究了影响大型密度桶试验精度的主要因素,提出了堆石料的孔隙率和相对密度双控填筑指标,并结合碾压试验成果验证其适用性。结果表明:①对于难以充分拌匀的大粒径粗粒土现场密度桶试验,采用人工分层装样方式,可有效减小试验结果的离散性。②密度桶尺寸的选择对试验结果影响较大,过大的尺寸带来较高的试验成本,甚至难以实施,过小的尺寸会带来明显的容器边界尺寸效应。综合现场实际情况,密度桶试验尺寸满足最小径径比和高径比分别在4.0,2.0左右时,试验结果的尺寸效应相对较小。③随着最大粒径的增加,密度桶试验的极值干密度均呈现增加的趋势,但当最大粒径达到300~400 mm以后,极值干密度基本稳定,试验结果可以作为压实设计和填筑质量控制的依据。④试验得到拉哇角闪片岩堆石料的双控填筑指标为:孔隙率不高于19%时相对密度不低于0.73。采用32 t振动碾振动碾压12遍,即可满足要求。⑤采用水平分层碾压的大粒径粗粒土,适当提高压实层厚度与最大粒径的比值,可以取得更佳的压实效率。堆石料取松铺层厚1.0 m左右、最大粒径400~600 mm,是一种较优的压实方案。研究成果可直接应用于大粒径粗粒土的填筑设计和评价,具有较强的应用价值。

摘要：为了寻求路堤荷载下柔性桩复合地基沉降计算的简便方法,基于已有的研究成果,将桩侧摩阻力分布简化为分段线性模式,根据桩长与临界桩长的大小关系,结合桩−土−垫层三者在交界面上的应力与压缩变形协调条件,运用单位元法推导了柔性桩复合地基加固区的沉降计算公式,并采用分层总和法计算复合地基下卧层的沉降量。结合工程实例对计算结果进行验证,结果表明:采用理论方法计算的柔性桩复合地基沉降量与现场实测沉降结果吻合较好,证明理论计算方法的合理性,且能较好地反映路堤荷载作用下柔性桩复合地基的工作性状。进一步分析表明:在临界桩长范围内,桩与桩间土相互作用,最大限度发挥了复合地基桩间土的承载能力;此外,由于桩侧负摩阻力对桩体有拖拽作用,桩身轴力在桩体中性面位置处达到最大值。因此,在工程设计中要高度重视和运用临界桩长和中性面的概念。

摘要：大学校园环境景观设计作为全面发展校园环境的重要组成部分,不仅在塑造大学的良好形象方面,还在促进大学生身心健康、和谐发展等方面发挥着重要作用。校园景观布局的好坏直接影响到校园的形象,进而限制着校园风格和文化内涵的体现。良好的校园环境能够陶冶大学生的精神情操,现代高校校园景观设计应重视和谐统一,重视可持续发展,将校园景观营造成城市景观中不可或缺的一部分,从而带动整个城市景观面貌的发展。

摘要：隧道是埋置于不同岩土介质内的一种洞室结构体系,结构的安全性易受洞周岩土体特征的影响。掌握围岩变形规律及受力特征,正确评估围岩稳定性,不仅关系到隧道前期设计中开挖、支护方案的选择,而且直接影响隧道施工期间的安全。以新建南沿江城际铁路工程为背景,利用有限差分软件FLAC 3D建立非对称隧道计算模型,分析不同工况下层状岩体的整体变形情况,探讨了不同工况下隧道支护结构的变形和应力特征,以及塑性区分布情况。

摘要：中国珠三角地区经济发达,建筑物“日新月异”,然而该地区大多为软土地基,解决软基问题成为城市建设的重大任务之一。结合目前比较常用的两种软基处理方法——堆载固结法和水泥搅拌桩法,依托某软基加固工程进行现场试验,分别采取“先桩后堆”工艺(先水泥搅拌桩,后堆载固结)和“先堆后桩”(先堆载固结,后水泥搅拌桩)工艺处理软基,通过利用钻孔取芯法、标贯试验和桩体芯样无侧限抗压强度试验来探究两种工艺对桩体质量的影响情况,同时对土压力监测、加固前后静力触探检测以及侧向位移情况研究两种工艺加固桩间土的不同效果。研究结果表明:“先堆后桩”工艺施工后的桩体强度较高,但两种工艺处理后的桩体强度都满足设计要求;“先堆后桩”工艺处理后的桩间土强度较高,但该工艺对环境影响较大且工期长;“先桩后堆”工艺处理后的软基具有一定的承载能力,而且对周围环境的影响较小,工期短,具有一定的工程应用价值,建议应用于处理一般建筑物的软土地基。

摘要：为研究软基的加固效果,借助中山市某变电站的软基处理工程,结合水泥搅拌桩和堆载固结法,在现场试验进行“先堆载后成桩(DZ)”及“先成桩后堆载(ZD)”两种工艺的处理效果对比。试验过程中通过地表沉降、孔隙水压力、侧向位移、桩的承载力等监测及检测手段,探究了两种工艺条件下的工程特性,分析了各自优异性及其适用的工况条件。结果表明:“先堆载后成桩”工艺对软土的固结度更高,但对堆载边界及外侧环境的影响相对较大,且沉降达到稳定所需时间较长;两种工艺的桩体承载力相差较小,在满足承载力设计要求的前提下,可采取“先成桩后堆载”工艺,该工艺更有利于保护周边建筑环境,且施工工期短,节约成本,具有一定的应用价值。

摘要：在全球能源需求激增与绿色能源转型的双重驱动下,山区小水电站作为地方绿色能源供应的重要组成部分,其安全运行意义重大,但因其地理偏远、维护困难而面临较高运行风险。为满足山区小水电站智能监测与预警的需求,该文开发了一种基于电力通信网络的智能监测与预警技术,通过构建分层的系统架构,实现了水电站数据的实时采集、传输、处理和分析。利用机器学习和集成学习方法,设计了一种智能监测与预警算法,经过数据预处理、特征提取、模型训练及参数优化,显著提升了预测精度和模型泛化能力。实验证明,该系统能有效监测水电站的关键参数,并在异常时及时预警,展现出良好的稳定性和可靠性。此外,系统通过可视化展示有效助力运维管理人员直观掌握水电站状态、及时应对风险。本研究为山区小水电站的安全高效运行提供了技术支持,可为未来小水电的智能监测预警提供参考。