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陡峻边坡峡谷单塔悬索桥隧道锚设计研究
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作者 马坤 杨健 +1 位作者 刘建军 黄金钗 《桥梁建设》 北大核心 2025年第4期135-141,共7页
绿汁江大桥为主跨780 m的单塔地锚式钢箱梁悬索桥,楚雄岸边坡陡峻无法设置桥塔,中跨主缆经滚轴式复合索鞍转向后直接锚固于山体隧道锚中。为实现陡峻边坡零开挖的建设目标,楚雄岸隧道锚采用由缆洞、横向联络通道和隧道锚洞室构成的“一... 绿汁江大桥为主跨780 m的单塔地锚式钢箱梁悬索桥,楚雄岸边坡陡峻无法设置桥塔,中跨主缆经滚轴式复合索鞍转向后直接锚固于山体隧道锚中。为实现陡峻边坡零开挖的建设目标,楚雄岸隧道锚采用由缆洞、横向联络通道和隧道锚洞室构成的“一通转四洞”结构设计方案。结合建设条件,楚雄岸隧道锚轴线长度为70 m,其中锚塞体长度为37 m,轴线倾角为18.7°,锚塞体前锚面外轮廓尺寸为9.8 m×11.4 m,后锚面外轮廓尺寸为18 m×23 m。采用FLAC3D数值模拟软件建立楚雄岸隧道锚三维地质力学模型,对楚雄岸隧道锚抗拔稳定性和围岩稳定性进行分析,并基于此设计、制作缩尺比为1∶100的隧道锚模型开展模型试验,分析在工程荷载作用下的锚塞体位移。结果表明:工程荷载作用下,楚雄岸隧道锚抗拔稳定性满足要求,围岩可保持稳定;锚岩系统极限承载能力为13倍设计缆力,满足设计要求。 展开更多
关键词 地锚式悬索桥 隧道锚 复合索鞍 稳定性 极限承载力 结构设计 数值模拟 模型试验
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山区峡谷桥梁长期性能多指标融合评分方法
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作者 付雷 韩洪举 李成 《世界桥梁》 北大核心 2025年第4期62-68,共7页
为更全面准确地对山区峡谷公路桥梁长期性能进行观测与评价,以贵州山区峡谷桥梁为代表,通过文献调研和专家问卷的方式,梳理山区峡谷桥梁环境地质交通特点、结构特点、材料长期性能特点和不同桥型的桥梁长期性能问题并排序;基于层次分析... 为更全面准确地对山区峡谷公路桥梁长期性能进行观测与评价,以贵州山区峡谷桥梁为代表,通过文献调研和专家问卷的方式,梳理山区峡谷桥梁环境地质交通特点、结构特点、材料长期性能特点和不同桥型的桥梁长期性能问题并排序;基于层次分析法构建融合桥梁检测、健康监测、荷载试验和暴露试验等长期性能多指标层次结构模型,计算各指标层重要性权重值,并确定评定周期、评分方式和等级划分。以某全长1 000 m的山区峡谷公路桥梁为例,进行长期性能状况评分并确定等级。结果表明:强降雨、河流冲刷等是山区峡谷桥梁最显著的环境地质特征,高墩高塔、跨度大是山区峡谷桥梁最显著的结构特点,钢材腐蚀深度、预应力材料损失等是影响山区峡谷桥梁长期性能的关键因素,不同桥型的桥梁长期性能问题重要性排序侧重点有所不同;提出的桥梁长期性能观测多指标层次结构模型融合了低频的巡检或定期检测数据、高频的健康监测数据、定期的荷载试验数据和长期的暴露试验数据,能够充分表征桥梁长期性能,解决了目前桥梁长期性能评价指标单一的问题;桥梁长期性能评定周期建议为1年;提出的山区峡谷桥梁长期性能指标融合评分方法具有可行性和可操作性。 展开更多
关键词 公路桥 山区峡谷 长期性能 问卷调查 专家打分 层次分析法 多指标融合 权重 评定周期
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基于IGWO-Kriging模型的钢筋混凝土拱桥主拱圈可靠度分析方法研究
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作者 张基进 韩洪举 +2 位作者 郭吉平 田仲初 张祖军 《桥梁建设》 北大核心 2025年第4期77-83,共7页
为分析钢筋混凝土拱桥主拱圈随服役时间的可靠性退化规律,提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)-Kriging模型的钢筋混凝土拱桥主拱圈应力可靠度分析方法。该方法首先基于钢筋锈胀机理和结构可靠度理论建立钢筋混凝土拱桥主拱圈应力可靠度功... 为分析钢筋混凝土拱桥主拱圈随服役时间的可靠性退化规律,提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)-Kriging模型的钢筋混凝土拱桥主拱圈应力可靠度分析方法。该方法首先基于钢筋锈胀机理和结构可靠度理论建立钢筋混凝土拱桥主拱圈应力可靠度功能函数;然后采用改进Sine混沌映射、非线性距离控制系数与高斯变异策略改进的IGWO,基于IGWO与Kriging构建钢筋混凝土拱桥结构响应面模型,提出钢筋混凝土拱桥主拱圈应力可靠指标求解方法。以贵州沿河沙坨大桥为背景,采用MIDAS Civil软件建立结构有限元模型并基于IGWO-Kriging模型拟合结构响应面,分析钢筋锈胀对主拱圈应力可靠指标的影响。结果表明:基于IGWO-Kriging的结构响应面模型可以精准拟合钢筋混凝土拱桥的结构响应特性,IGWO对Kriging模型参数寻优精度高、收敛速度快;随着服役时间增加,钢筋锈胀作用对主拱圈应力可靠指标的影响愈发明显,与不考虑钢筋锈胀作用的情况对比,考虑钢筋锈胀作用的主拱圈需要维修加固的时间提早了15年。 展开更多
关键词 钢筋混凝土拱桥 主拱圈 应力 结构可靠度 钢筋锈胀 KRIGING模型 改进灰狼算法
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