摘要：为了研究不同孔隙率下纤维土无侧限抗压强度的影响规律,以孔隙率、纤维长度、纤维掺量作为试验变量,基于单因素试验的结果,运用BBD响应面试验设计方法进行无侧限抗压强度试验,建立了不同变量与响应值的拟合方程式。试验结果表明:当纤维长度为9mm、纤维掺量为3‰、孔隙率为0.4时,纤维增强黏性土体无侧限抗压强度效应最大,且纤维掺量与纤维长度、孔隙率与纤维长度之间有显著的交互作用。研究成果可以为纤维土在路基工程、基础工程等实际工程中的设计与施工提供参考。

摘要：针对现有异形桥梁结构损伤识别方法的局限性和参数影响的不确定性,本文首先详细分析了损伤程度、传感器数量和模态阶次等参数对损伤识别指标(振型差、模态曲率差、模态柔度差及其曲率)的影响效果,确定将模态柔度差曲率作为识别指标。其次,提出异形桥梁两阶段损伤识别方法,在采用模态柔度差曲率实现损伤定位基础上,基于遗传算法优化支持向量机对损伤程度进行准确识别。损伤识别结果验证了该方法的有效性和准确性。

摘要：依据相似定理,制作了整体式箱涵和四构件组合箱涵两种结构形式的缩小比例模型,通过四点弯曲加载方式逐级加载,直至模型破坏,测试了多种荷载工况下关键截面的位移和应变响应。建立了缩尺模型的有限元分析模型,对多种工况下的静力荷载响应进行了数值模拟计算,并将计算结果与测试结果进行比较,以验证有限元分析模型的正确性。建立了实际工程结构的理论分析模型,基于该模型对两种箱涵结构的静力响应进行数值模拟计算,并进行了对比分析。研究结果表明:刚结式箱涵抵抗变形的能力优于铰结式模型;四构件组合箱涵以增大顶板应力为代价,实现了减小侧墙铰结截面应力的目的。

摘要：为了给装配式涵洞的优化设计提供基础数据和技术支撑,以实体工程为依托,借助室内试验与有限元分析,对整体式、平缝式、圆铰式和榫接式4类涵洞结构的力学性能进行了对比分析。首先,依据相似理论制作了4类涵洞结构的缩尺模型,对其在全加载过程中的静力响应进行了测试。其次,采用有限元方法对具有代表性的整体式和圆铰式箱涵结构的力学性能进行了数值仿真分析。最后,依据测试数据和数值仿真分析,对4类箱涵结构的力学性能进行了全方位的剖析与对比,给出了一些有益建议。研究结果表明:4类构件的失效模式均是上顶板底部混凝土受拉开裂后产生弯曲破坏,但铰缝的设置显著改变了箱涵结构的受力状态,侧墙受力状态的改变尤为明显;承载能力与开裂荷载的规律类似,均为整体式箱涵结构最大,圆铰式箱涵结构最小。

摘要：以6跨预应力混凝土连续箱梁桥为工程背景,利用有限元程序建立了该桥梁的实体模型,获得空间分析的横隔梁的应力状态。在实桥修建过程中将振弦式应变计埋入横隔梁中,获得桥梁结构的实际内力分布特点,并与有限元计算结果进行对比分析。提出一种实用的利用两次杆系有限元计算分析横隔梁内力的简化方法,为预应力混凝土箱形梁桥横隔梁的设计与计算提供借鉴。

摘要：为建立适用于实际施工的高精度基坑有限元模型,提出一种基于响应面法的基坑有限元模型修正方法。首先以实际基坑为工程背景通过MIDAS GTS软件建立整个基坑开挖过程的有限元模型,以地表沉降、深层土体水平位移和内支撑轴力为因变量分别对各项参数进行敏感性分析,得到混凝土支撑的弹性模量、钢支撑与地连墙的弹性模量和密度并作为待修正参数。其次采用中心复合设计方法生成待修正参数的样本集,将各个样本集参数对应输入到有限元模型中进行计算,采用响应面法建立待修正结构参数和目标函数的二次多项式函数关系,最终得到优化后的修正参数。根据工程实例结果表明,修正后的有限元模型精度得到了一定程度的提高,与实测数据的精度误差能够保证在5%以内,可作为基准模型用于基坑的变形风险评估。

摘要：针对中小跨径预应力混凝土连续梁桥的结构特性,提出了基于远程监测数据的桥梁状态评估方法。结合有限元模型,利用插值拟合准则,对实桥埋设的应变传感器进行了优化布置。建立数据采集及监控评估系统,对桥梁进行长期跟踪观测,实时了解被监控桥梁的状态,并对其安全性能进行评估。

摘要：本文设计了在线教学调查问卷,采取网络调查的方式进行本科生在线听课情况调查,从在线教学方式、授课软件、听课效果等几方面对样本数据进行了定量化分析,对比在线教学与传统线下教学的优缺点,从授课平台、教学方式等方面为在线教学的优化完善提出建议。研究结论有利于优化在线教学方式,提高教学效率,增进教学效果,实现在线教学与传统教学的有力配合,进一步提升高校本科教学水平。

摘要：含裂纹的沥青路面在水平力作用下容易产生各种病害。基于断裂力学的沥青路面水平力控制校核方法,具有计算精度高、设计符合路面的破坏机理的特点,将其计算过程编成计算机程序,使用方便,同时也可以用于公路超载车辆对路面破坏的研究。

摘要：数据类型的重新定义、控制流恢复和自定义函数或结构体的识别是结构化语言逆编译过程中的难点,以往研究多采用改进汇编语言的数据类型表示和增加自定义函数或结构体的特征量的方式来优化逆编译结果。使用中间语言抽象表示逆编译后得到的汇编语言的语言形式,并设计了一种新的逆编译模式,一定程度上提升了逆编译结果的识别率、可读性和完整性。