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非对称顶推力作用下盾构隧道结构响应研究 被引量:2
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作者 余国武 梁广林 +2 位作者 祁军 刘启清 张凌之 《人民长江》 北大核心 2024年第7期151-159,共9页
为研究盾构在小半径曲线隧道施工时非对称顶推力对隧道结构力学性能的影响,以广东圭峰山隧道区间盾构隧道为工程背景,考虑隧道衬砌材料的非线性特性,基于混凝土损伤塑性本构模型,建立盾构隧道施工阶段精细化有限元模型,采用数值方法分... 为研究盾构在小半径曲线隧道施工时非对称顶推力对隧道结构力学性能的影响,以广东圭峰山隧道区间盾构隧道为工程背景,考虑隧道衬砌材料的非线性特性,基于混凝土损伤塑性本构模型,建立盾构隧道施工阶段精细化有限元模型,采用数值方法分析了非对称顶推力作用下盾构隧道的力学特性。研究结果表明:①在非对称推力作用下盾尾衬砌管片横断面变形表现为向大荷载侧的挤出变形,非对称推力的影响范围与推力偏差量相关。②非对称推力引起的隧道竖向和横向弯矩远大于环向弯矩,其对环向内力影响较小,且主要体现为对环向剪力的影响。③盾构推进油缸的推力偏差使得隧道纵向由全断面受压状态逐渐过渡到压弯状态,在大推力侧的盾尾衬砌环缝(尤其是“T”形缝)间产生了明显的压应力集中,若该区域存在拼装误差,极易造成管片混凝土压溃;而小推力侧的纵向螺栓随着各组油缸推力偏差的增大开始受拉,使得部分环缝处于纵向受拉状态,存在潜在的环缝防水失效风险。因此,进行盾构曲线掘进施工时,应合理调配各组油缸推力,严格控制盾构衬砌管片拼装质量,同时应加强盾尾附近衬砌接缝的渗漏水监测。 展开更多
关键词 盾构隧道 曲线掘进 非对称推力 混凝土损伤塑性模型 数值模拟 圭峰山隧道
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盾构掘进引起砂土沉降及管道脱空模型试验研究
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作者 祁军 王忠杰 +5 位作者 陈子君 林存刚 谢稳江 梁禹 赵茗洁 赵辰洋 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第8期1567-1575,共9页
为系统研究盾构隧道开挖引起的土与管线相互作用问题,揭示盾构掘进过程中地层位移的复杂性及管土界面接触状态变化规律,采用缩尺物理模型试验方法,制作可监测管线沉降、管底脱空和管底土压的模型管线,通过拔管的方式来模拟盾构隧道掘进... 为系统研究盾构隧道开挖引起的土与管线相互作用问题,揭示盾构掘进过程中地层位移的复杂性及管土界面接触状态变化规律,采用缩尺物理模型试验方法,制作可监测管线沉降、管底脱空和管底土压的模型管线,通过拔管的方式来模拟盾构隧道掘进过程,依次开展盾构掘进引起砂土深层沉降试验、管线响应与管土脱空试验。试验结果表明:1)盾构隧道开挖引起的深层土体沉降仍符合高斯分布,沉降槽宽度参数与地层损失率均随地层埋深呈现非线性变化。2)试验证实了在较大的地层损失条件下容易出现管土脱空现象,隧道开挖引起的最大管线变形和管底脱空值均随管线埋深增大而增大,而管底脱空范围递减。3)当管线挠曲较小时,管线与土体保持紧密接触;随着盾构掘进,在开挖面距管线1.5倍隧道直径处其底部开始出现脱空现象,开挖面距离管线1倍隧道直径至离开管线1倍隧道直径是脱空的主要发展阶段。 展开更多
关键词 盾构隧道 管线变形 脱空 管土相互作用 模型试验
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大型盾构隧道壁后注浆模型试验装置研发及初步注浆试验
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作者 余国武 何昊燊 +4 位作者 赵腾 林存刚 夏斌 梁禹 赵辰洋 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第S2期123-134,共12页
为研究盾构隧道壁后注浆压力变化、浆液特性、注浆扩散范围对模型响应(如地表沉降、地层损失率等)的影响,研究设计了一种新型模型试验装置,用于模拟浅埋隧道掘进过程中衬砌管片在注浆过程中的变化。该装置包括隧道收敛、加载-卸载、注... 为研究盾构隧道壁后注浆压力变化、浆液特性、注浆扩散范围对模型响应(如地表沉降、地层损失率等)的影响,研究设计了一种新型模型试验装置,用于模拟浅埋隧道掘进过程中衬砌管片在注浆过程中的变化。该装置包括隧道收敛、加载-卸载、注浆和样品制备系统,创新点为注浆过程中管片能够在竖直方向自由移动,更加符合工程实际。试验结果表明:1)允许隧道位移工况下浆液压力变化趋势不同于传统模型隧道固定工况的结果,试验中浆液压力传感器峰值约为不允许隧道位移工况下的5倍;2)增大注浆压力,获得更高的浆液压力传感器峰值,研究试验工况中地表地层损失率最高能减小0.71%;3)增大注浆量,会改变浆液压力变化趋势,地表地层损失率最高能减小0.67%;4)改变注浆方式,会改变浆液扩散形式,地表地层损失率最高能减小0.44%。 展开更多
关键词 盾构隧道 壁后注浆 浆液压力演化 地表沉降 模型试验
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基于多目标级联深度学习的无砟轨道板表面裂缝测量 被引量:4
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作者 王卫东 吴铮 +6 位作者 邱实 彭俊 胡文博 伍定泽 王劲 冉志发 袁啸 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期3592-3603,共12页
轨道板劣化严重程度判识是工务养维的重要基础,而裂缝识别与宽度的精确测量是判识劣化程度的重要依据。基于传统机器视觉的轨道板裂缝判识易漏检、错检,复杂背景条件下检测精度较低,计算成本较高。现有深度学习方案虽然提升了检测精度,... 轨道板劣化严重程度判识是工务养维的重要基础,而裂缝识别与宽度的精确测量是判识劣化程度的重要依据。基于传统机器视觉的轨道板裂缝判识易漏检、错检,复杂背景条件下检测精度较低,计算成本较高。现有深度学习方案虽然提升了检测精度,但存在单一模型处理效率低,多裂缝目标分割粗糙等问题。本文提出一种基于深度学习的多目标级联算法,通过图像分类网络、实例分割网络和正交投影法的级联处理和特征传递,实现针对高速铁路无砟轨道板裂缝的精细化测量。该算法首先基于图像分类网络快速筛选巡检数据并捕获含裂缝图像;然后基于实例分割网络从图像分类网络的输出中逐像素地分割出独立的裂缝目标的边界,并作为正交投影法的输入;最后基于正交投影法沿裂缝边界提取单像素骨架及轮廓并计算连续宽度。研究结果表明:所提出的多目标级联算法的平均精度(AP)达到70.7%,相较于传统像素级的深度学习模型(Mask R-CNN)提升23.6%;综合处理效率达到63.44FPS,达到单一SOLOv2网络的3.6倍,有效克服了单一分割模型对健康图像的冗余计算。进一步地,多目标级联算法的裂缝宽度测量范围是传统人工测量方法的1.15倍且标准差更小,有效地解决了传统人工局部测量导致的宽度突变。此外,基于研究成果统计得到了无砟轨道板裂缝的宽度分布,可以作为裂缝的发展预测及轨道结构科学养维的潜在指标。 展开更多
关键词 铁道工程 无砟轨道板裂缝 多目标级联深度学习 正交投影 宽度测量
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