摘要：为更好地理解矿物种类与颗粒粒径对岩石力学性质的影响,以4种大理岩为研究对象,首先获得矿物成分、矿物微观力学性质、颗粒粒径及形状等基础数据,接着对它们的强度参数、变形性质及破坏模式进行试验测试,最后进行综合分析。结果表明:(1)郴州、房山、Carrara、贺州大理岩强度逐渐减小,延性逐渐增强,即白云石大理岩的强度与脆性都强于方解石大理岩;(2)只考虑颗粒粒径因素时,岩石强度与脆性随着粒径的增加而减小;综合考虑其他因素时,存在粒径大的岩石强度大、脆性强(延性弱)的可能;(3)黏聚力与单轴压缩强度关联性强,二者正向线性相关,黏聚力与抗拉强度关联则较弱;(4)单轴抗压强度与抗拉强度的比值与受压条件下的Griffith理论预测值误差较大,而起裂应力与抗拉强度的比值则稳定在7~12范围;(5)三轴压缩试验中当围压上升至设定围压后,围压在小范围内变化的趋势与轴向应力变化在整体上具有同步性。这些成果不仅加深了对矿物粒径效应的认识、丰富了岩石力学理论知识,也为将来的大理岩工程评估及计算分析提供大量基础数据。

摘要：结构健康监测和状态评估中现有大多数研究均需要精确的荷载作用位置或详细的荷载时程,为了同时获得荷载大小和位置,构建并训练了同时具备分类和回归能力的两分支卷积神经网络,建立了融合分类问题和回归问题的损失函数,提取结构响应与荷载大小、结构响应与荷载位置间的映射关系.通过数值简支梁算例和三层试验框架验证了该方法识别结构荷载大小和位置的精度.结果表明:噪声条件下数值模型的荷载识别误差在8%以内,荷载位置识别准确率在95%以上;实际结构的荷载识别误差在18%以内,荷载位置识别准确率为100%.两分支卷积神经网络可以很好地同时识别荷载大小和位置.

摘要：目前,绝大多数基于深度学习的结构损伤识别方法依靠深度神经网络自动提取结构的损伤敏感特征,并通过损伤状态之间特征的差异实现模式分类识别.然而,这些方法面临着损伤量化难度大的挑战,并且需要大量的模型训练数据.本文提出基于模型嵌入循环神经网络(Model-Embedding Recurrent Neural Network,MERNN)的损伤识别方法.首先,通过数据驱动的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)建立荷载-响应之间的映射关系,然后,利用龙格库塔法改进传统的循环神经网络,建立基于循环神经网络架构的数值计算单元.最后,基于结构响应计算值与实测响应残差构成的损失函数与神经网络的自动微分机制来实现结构刚度参数的更新,进而实现结构损伤识别.数值模拟框架与实验室的3层剪切型框架的损伤识别结果表明,本文提出的方法能基于少量响应数据准确量化结构损伤.

摘要：岩体结构面对岩体稳定性和渗透性有着重要影响,是决定深部地下工程稳定性的重要因素.针对井下电视技术获取的钻孔影像,提出了一种基于深度学习算法(You Only Look Once version 4,YOLO v4)的岩体结构面识别方法,并计算识别岩体结构面的几何参数.首先,采集图像数据并进行预处理.以某隧道工程为案例,使用智能钻孔光学成像仪采集4号和6号钻孔图像,筛选含有结构面的钻孔图像进行标注以建立Ground truth数据集.从中随机选择数据集的70%作为训练数据、10%作为验证数据、20%作为测试数据,并对训练数据集使用数据增强处理.接下来使用CSPDarkNet53网络作为特征提取网络,构建YOLO v4模型,并采用试错法获取最优参数进行模型训练.利用测试集生成P-R(Precision-Recall)曲线来测试最终的模型训练效果,结果显示P-R曲线的平均精度达0.87,这表明YOLO v4训练结果较好.最后,将定位的结构面采用Canny算法通过拟合上、中、下正弦曲线函数获取岩体结构面边缘,并依据正弦函数的系数计算结构面的4个几何参数(倾向、倾角、深度和张开度).

摘要：含软弱夹层的顺层深路堑边坡在边坡工程中普遍存在,滑带土强度和基底预留厚度(开挖边坡基底到软弱夹层的距离)是影响其稳定性的2个关键性因素。以杨宣(杨柳-宣城)高速K42路堑边坡为例,分析了边坡变形演化过程和基底隆起变形特征,通过适合研究大剪切位移下土体抗剪强度的环剪试验揭示了边坡深部滑带土的特性,应用滑带土的饱和残余强度参数进行了边坡开挖基底预留厚度分析。结果表明:K42滑带土有明显的应变软化特性,且法向应力越小滑带土应变软化特性表现越明显;由峰值抗剪强度到残余抗剪强度,黏聚力和内摩擦角均表现出衰减效应,且黏聚力衰减程度大于内摩擦角;滑带土残余抗剪强度参数中的残余黏聚力随剪切速率的变化很小,而残余内摩擦角和剪切速率呈对数函数φ=0.1303ln v+7.3197关系变化,当剪切速率<2 mm/min时,滑带土残余抗剪强度参数对剪切速率较为敏感,反之敏感性较差;最后,依据边坡不同临界状态的回归方程h_(1)、h_(2)、h_(3)将不同坡率下的基底预留厚度分成A(失稳)、B(欠稳定)、C(基本稳定)以及D(稳定)4个区,并且在此基础上建立了基底预留厚度判据和边坡开挖基底预留厚度预警模型。

摘要：鉴于隧道现行规范缺乏系统锚杆支护的承载能力分析方法,总安全系数法提出了锚−岩承载拱的荷载结构模型与承载力计算方法,在理论上实现了锚杆的量化设计,但缺少试验验证。基于此,从结构试验角度研制了大型隧道结构模型试验系统,开展了毛洞与不同间距系统锚杆支护下的锚−岩承载拱结构承载试验。通过监测围岩内部应力−应变、隧道位移与锚杆应变,分析了围岩与锚杆材料的破坏状态与破坏荷载,研究了锚−岩承载拱变形与受力特征、锚杆轴力分布。对比分析了模型试验的结构承载力与总安全系数法理论下锚−岩承载拱的计算承载力。研究结果表明:锚杆能有效地与围岩协同承载,显著增加围岩的侧限力,提高围岩抗压强度与承载能力;试验得到的锚−岩承载拱承载能力与理论计算结果较为吻合,表明了总安全系数法的锚−岩承载拱计算模型是合理的,并具有合适的安全性。

摘要：为解决岩土试验数据采集和应用数据分散、人工处理效率低、非标数据难以建模等问题,运用流程重组、物联网、数据挖掘等多种现代信息技术,对岩土试验数字化工程进行了整体规划和实施,对岩土试验数据管理平台的业务架构和功能架构进行了设计,基于J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition)架构研发了岩土试验数据管理平台和试验数据中心。岩土试验中通过物联网二维码的应用,样本识别准确率和效率得到了提升,岩土试验的总体周期大幅缩短。通过压力试验机升级改造和软件集成,单轴抗压强度试验效率提升了50%以上。岩土试验数据管理平台的建立和升级改造,提升了岩土试验工作效率、岩土试验数据的利用率和测试数据管理水平,获得了良好效益。

摘要：室温条件下,对比了3种典型微塑料:聚羟基脂肪酸酯(Polyhydroxyalkanoate,PHA)、聚乳酸酯(Polylactic acid,PLA)和聚氯乙烯(Polyvinyl chloride,PVC)在好氧和厌氧环境中被微生物降解的效能。扫描电子显微镜(SEM)、差示扫描热分析仪(DSC)、傅里叶红外光谱(FTIR)、平均质量及微生物作用占比实验分析结果表明:PHA在好氧和厌氧环境中的微生物降解速率相似,均约为25.72 mg C/d,降解后的PHA表面均会出现明显的沟壑和裂痕,且酯基等官能团的丰度、结晶度和平均质量均降低;PLA虽为可生物降解微塑料但结晶度高,同自身结构稳定的难降解微塑料PVC,均未能被降解。PHA降解产物的变化特征和碳平衡核算结果表明,PHA中的碳主要转化为CH3COOH、CH4和生物质中的碳,但在好氧和厌氧环境中产物占比差异明显,分别为5.23%vs.0.27%、4.28%vs.12.24%、87.05%vs.82.50%,这可能与好氧和厌氧环境中参与PHA降解的微生物丰度和关键酶活性不同有关。系统评估了3种典型微塑料在好氧和厌氧环境中降解速率和降解产物的差异,可为全面评价微塑料的环境风险提供重要理论指导。

摘要：研究目的:随着铁路开发,在既有铁路侧进行堆载的工程日益增多,对既有铁路结构势必产生一定的变形影响,因此在既有铁路路基边进行弃土堆填时,需预估堆填工程对既有铁路路基的变形影响,以确保铁路安全。本文通过分析坡体稳定性、不同堆载高度、不同堆载间距以及堆载分级级数对既有路基变形的影响,以期减小堆载对既有铁路路基的影响。研究结论:(1)在堆填土方量一定的前提下,分级堆载比不分级堆载对既有路基的变形影响较小;(2)在堆填高度一定时,三级堆载比二级堆载对既有路基的变形影响较小,分级荷载不同间距对既有路基的影响不是线性关系;(3)分级荷载大小相等时,堆载间距是影响既有路基变形的关键因素;(4)该研究成果可为其他类似高铁侧堆载减小对既有铁路的影响提供参考。

摘要：简要分析了国内外铁路运营模拟系统的特点、主要功能和应用领域.针对目前国内外既有铁路运营模拟软件的不足,从工程设计角度探讨了我国铁路运营模拟系统的技术需求及其特点.结合目前我国铁路客运专线、城际铁路建设的基本形势,分析了工程设计阶段充分考虑与生产运营相协调的指导思想,提出了开发融工程设计与运营计划于一体、促进区段与车站作业计划相匹配的铁路运营生产过程模拟系统的框架和技术要点;最后通过利用模拟系统优化铁路线路设计方案的案例,证明线路设计方案的改善可以节省列车运行能耗1/4甚至更多.通过该系统,将有利于实现在设计阶段提高运输组织设计工作精细度,进一步强化设计工作与运营过程结合的目标.