摘要：给出两组计算平房仓基础底面积的计算公式,分析按老规范进行偏心基础设计中因偏心距取值不当而出现的问题,同时根据新规范,以基础底面积最小为优化目标,针对影响基础偏心距的一些因素,分析在不同条件下基础偏心距对基础可靠度和经济性的影响,从而确定基础偏心距的合理取值.

摘要：对平房仓散装粮堆底部竖向压力进行了现场实测研究,并利用离散元软件PFC^(3D)对粮食颗粒进行了基于clump颗粒簇单元改进,将仓底竖向压力数值模拟结果与现场试验结果进行对比分析,探讨了仓底竖向压力的分布规律及其影响因素。结果表明:竖向压力沿着粮仓范围,呈现中间大、两边小的规律,与《粮食平房仓设计规范》推荐的均匀分布差异很大。粮食颗粒形状、装料方式、仓壁摩擦系数等都会影响粮食底部竖向压力分布。椭球颗粒配位数为10.36,更容易发生自锁现象,呈现的底部压力离散性更小。装料方式不同,粮堆不同位置的密实状态不同,从而影响底部竖向压力的分布。仓底竖向压力分布与仓壁摩擦系数、距仓壁距离有关,仓壁摩擦系数越大且越靠近仓壁,其对应仓底竖向压力越大。现场试验和数值分析均表明,距离仓壁小于5 m范围内,压力分布系数增长较快,而距离墙壁大于8 m后,仓壁对仓底竖向压力影响较小。

摘要：对多层砖混房抗震设计中存在的主要问题进行了分析,提出了其抗震设计与构造的一些改进措施及处理办法。

摘要：针对储粮仓卸料时仓壁动态侧压力难以准确预测的问题,利用机器学习方法中的树模型建立了仓壁动态侧压力预测模型。首先,分析了仓壁动态侧压力的主要影响因素为筒仓的结构尺寸、贮料的物理参数及测点位置。利用收集的496组仓壁动态侧压力数据,构建机器学习预测模型的数据集。然后,基于树模型,建立了仓壁动态侧压力的决策树(decision tree,DT)预测模型,在此基础上,利用Bagging算法和Boosting算法,建立了仓壁动态侧压力的随机森林(random forest,RF)预测模型和梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)预测模型。通过对比3种预测模型在测试集的均方误差(mean-square error,MSE)、决定系数和相对误差,表明GBDT预测模型的泛化性能最优。最后,通过开展模型试验和数值模拟,对GBDT预测模型进行验证,结果表明拟合良好。同时,根据树模型的分枝原理,判断出仓壁动态侧压力影响因素的重要性,得到对于贮料的物理参数,密度的重要性排第一;对于筒仓的结构尺寸,卸料口尺寸排第一。因此,在进行储粮仓设计时,建议优先考虑仓内散体物料的密度和仓的卸料口尺寸。