隧道复合式衬砌结构破坏的模型试验与分形特征研究

采用C20混凝土制作两端固支的双层复合混凝土板作为隧道复合衬砌结构模型,通过模型试验模拟高围岩应力地区铁路隧道复合衬砌结构在外力作用下的破坏过程,分析应变和位移随时间变化的规律。由于测量数据在时间上的分布具有分形特征,所以采用分形几何方法,分析应变和位移的分形维数及其与应力水平的关系。结果表明:应变和位移随着加载时间的增加而增大,自加载开始至加载全程时间的约50%时,应变和位移较小且基本呈线性增加;当加载超过全程时间的约80%时,各测点的应变和位移快速增大;应变和位移的分形维数随着应力水平的增加呈现降维—升维特征,当应力水平达到极限应力的约80%时,出现分形维数由降维向升维转变的临界点,因此,在隧道施工安全监测过程中,可以将该点作为隧道复合衬砌结构破坏的临界点进行安全预报。

基于进化神经网络模型的面板堆石坝沉降和面板挠度预测

堆石坝变形和面板挠度的预估对指导堆石坝设计和施工具有重要意义。针对堆石坝室内试验参数和实际参数存在差异,而待建堆石坝缺乏实测变形进行参数反馈,难以较准确预估堆石坝沉降和面板挠度,为此较广泛搜集了类似面板堆石坝工程的监测数据,将遗传算法和神经网络模型相结合,建立了堆石坝工程变形预测的进化神经网络模型。由待建面板堆石坝工程的坝高、宽高比和干密度等作为控制参数,结合训练好的进化神经网络模型,预测得到待建面板堆石坝的变形及面板挠度。实例分析表明,该方法可行。

板坯变形预测模型的开发

宝钢 15 80 m m热轧加热炉具有双排装料的功能 ,在装双排短料时 ,当坯料进入均热段后会出现板坯悬臂长度大于 1m的情况 ,使板坯出炉时由于下挠量 (变形 )过大而造成板坯下挠部分与出口端墙相碰的事故 ,影响生产。因此 ,开发了下挠量预测模型。可以在板坯装钢时 ,对其在出炉时的下挠量进行预测计算 ,从而预先采取措施 ,避免事故。

板坯下挠量预测模型的开发

宝钢１５８０热轧加热炉具有双排装料的功能，装双排短料时，当坯料进入均热段后会出现板坯悬臂长度大于１ｍ的情况，使板坯出炉时由于下挠量过大而造成板坯下挠部分与出口端墙相碰的事故，影响生产。根据粘塑性变形的理论，综合考虑了板坯的钢种、悬坯长度、厚度、在炉时间及抽出温度等因素对板坯下挠量的影响，开发了板坯下挠量预测模型，可以在板坯装钢时，对其在出炉时的下挠量进行预测计算，精度可满足生产使用要求。