物理信息双驱动的长距离盾构隧道结构纵向力学性态智能诊断方法

针对目前盾构隧道纵向结构安全诊断面临的瓶颈,提出了一种物理信息双驱动的隧道纵向结构力学性态智能诊断方法。通过将表征隧道纵向结构力学性态的物理方程嵌入物理神经元中,利用实测数据作为信息神经元综合构建了物理信息双驱动的神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)模型,可实时更新反演盾构隧道结构参数、周围地层参数以及荷载分布规律,继而正演求解隧道的纵向结构力学性态。将反演得到的参数进一步用于其他隧道段的分析,以实现长距离盾构隧道结构纵向智能诊断。算例与工程实例应用表明,提出的PINNs模型能有效求解隧道结构纵向问题,且相较传统的纯数据驱动的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型,PINNs模型表现出了显著的泛化能力与鲁棒性,具有十分可观的工程应用前景。

考虑地层变异和参数空间变异的浅基础承载力可靠度分析

地层不确定性显著影响浅基础承载力,其不确定性主要包括地层变异和参数空间变异性。以往研究已分别研究了地层变异和参数空间变异性对浅基础承载力的影响。旨在建立浅基础承载力的随机概率计算框架,以揭示地层不确定性对浅基础承载能力的影响。其中,使用马尔可夫随机场模拟地层变异。在此基础上,考虑土体参数竖向相关距离的变化,使用对数正态随机场模拟不同地层中土体参数的空间变异性。基于深圳妈湾的钻孔和土体参数数据,根据所提出的计算框架进行浅基础承载力分析。使用子集模拟方法加速计算各方案的可靠度,提出了缩小系数对计算结果进行不同程度的缩减以达到简化考虑空间变异性的效果。定义了贡献率指标以定量计算地层变异和参数空间变异性对浅基础承载力计算结果的影响。结果表明,如果不考虑地层不确定性,传统确定性的承载力计算会高估浅基础的承载力。当钻孔数量较少时,地层变异对承载力计算起主要影响;当钻孔数量充足时,则由参数空间变异主导。

考虑参数空间变异性的隧道结构变形分析简化方法

土体参数具有空间变异性是被广泛接受的,而这种变异性对岩土中结构性能有着重要的影响。随机场理论是一种常用的用来模拟土体参数空间变异性的方法。基于随机场理论,以土体弹性模量的空间变异性为切入点,采用蒙特卡罗方法和有限差分模拟计算相结合的方法,开展隧道水平收敛的随机分析。在大量蒙特卡罗计算基础上,提出了3种简单易用的简化考虑空间变异性的方法,分别为参数折减法、放大系数法和可靠度分项系数标定法。经过对计算结果的统计分析,给出了在土体弹性模量的水平、竖向相关距离及其变异系数的不同组合下3种简化考虑方法的建议值。提出的简化方法可以为空间变异性研究应用到实际工程提供一定的参考。

热轧钢材氧化及表面质量控制技术的发展及应用

热轧钢板的表面质量是控制热轧钢板质量的主要指标之一。热轧钢板的表面质量越来越受到人们的重视。通过结构反应,实现了热轧氧化铁的动态和固态化。厚度和热力学对于钢制零件设计的影响是方方面面的,从设计、加热到轧制、冷却的制作全过程,都可以通过直接测量最终产品氧化铁的厚度和结构来确定,方法是在热轧钢材的制作过程中去除和控制氧化以及钢材的表面质量。用于控制热轧钢表面氧化的技术面采用不同的深度处理方法设计氧化层,从而减少表面剥落。

盾构施工加固区推进土压设定研究

盾构在出洞段施工时,初始推进土压力的设定是盾构施工过程中的一大难点。初始推进土压力的合理性直接影响到盾构机的运行姿态和对地表沉降的控制。在实际工程中,由于出洞段没有监测数据可供借鉴,文章旨在通过分析实际工程案例的相关数据,得到一个加固区盾构掘进的推进土压力设定的经验公式。通过将经验公式的预测结果与实际工程参数作对比,验证了经验公式的合理性。该推进土压力经验公式对盾构在加固区掘进时推进土压力的设定具有一定借鉴和参考意义。

车辆外覆盖件冲压橘皮的成因分析与工艺优化

针对DC04冷轧板试冲压一款商用车顶盖表面出现橘皮缺陷问题,对产生冲压橘皮的原因进行了理论分析,并进行现场处理和工艺优化。经过对该零部件的生产工艺过程参数进行了调整优化,消除了板面橘皮现象,达到用户外观质量验收标准。